다중라벨학습
다중 레이블 학습(MLL)은 이진 분류와 다중 클래스 분류 문제의 확장으로, 데이터 인스턴스에 여러 가능한 클래스 레이블을 동시에 할당하는 것을 목표로 합니다. 각 레이블은 데이터 인스턴스와 특정한 의미적 연관성을 가지고 있습니다. 추천 시스템, 이미지 주석, 텍스트 분류 등 다양한 실제 문제에서 광범위하게 적용되므로, 다중 레이블 학습은 연구의 중점 영역이 되어왔습니다.
다중 레이블 학습(MLL)은 이진 분류와 다중 클래스 분류 문제의 확장으로, 데이터 인스턴스에 여러 가능한 클래스 레이블을 동시에 할당하는 것을 목표로 합니다. 각 레이블은 데이터 인스턴스와 특정한 의미적 연관성을 가지고 있습니다. 추천 시스템, 이미지 주석, 텍스트 분류 등 다양한 실제 문제에서 광범위하게 적용되므로, 다중 레이블 학습은 연구의 중점 영역이 되어왔습니다.