과제 식별 확률 예측을 위해 고려할 수 있는 다른 방법들 중 하나는 확률적 그래픽 모델을 활용하는 것입니다. 확률적 그래픽 모델은 변수 간의 관계를 확률적으로 모델링하여 복잡한 데이터 상호작용을 설명하는 데 유용합니다. 이를 통해 각 테스트 샘플이 특정 과제에 속할 확률을 추정할 수 있습니다. 또한, 변이형 오토인코더(Variational Autoencoder)와 같은 생성 모델을 사용하여 데이터의 잠재 특징을 학습하고 이를 기반으로 과제 식별 확률을 예측할 수도 있습니다. 이러한 방법들은 데이터의 분포를 더 잘 이해하고 과제 식별을 더 정확하게 수행할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.