자기 지도 학습은 레이블이 없는 데이터에서 지도 학습 작업을 수행하는 방법이며, 액티브 러닝은 모델이 학습하는 데 가장 유용한 데이터를 선택하여 레이블을 추가하는 방법입니다. 이 두 가지를 결합하면 다음과 같은 시너지 효과를 기대할 수 있습니다:
효율적인 데이터 활용: 자기 지도 학습을 통해 레이블이 없는 데이터를 활용하고, 액티브 러닝을 통해 모델이 더 많은 유용한 데이터를 학습할 수 있습니다.
정확도 향상: 모델이 더 다양하고 유용한 데이터로 학습하므로 모델의 정확성이 향상될 수 있습니다.
레이블링 비용 절감: 액티브 러닝을 통해 더 효율적으로 데이터를 레이블링하고, 자기 지도 학습을 통해 레이블이 없는 데이터를 활용하여 비용을 절감할 수 있습니다.