Open World Semi Supervised Learning

오픈 월드 반감독 학습은 라벨이 없는 데이터와 알려지지 않은 범주를 처리하기 위해 설계된 머신 러닝 접근 방식입니다. 이 방법은 적은 양의 라벨된 데이터와 많은 양의 라벨이 없는 데이터를 활용하여 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다. 이 기법은 전통적인 반감독 학습의 한계를 확장하는 것뿐만 아니라, 새로운 범주를 인식하고 처리할 수 있는 능력을 제공하여 시스템의 견고성과 적응성을 개선합니다. 컴퓨터 비전 분야에서는 이 접근 방식이 높은 데이터 주석 비용과 불균형한 범주 분포 문제를 해결하는 데 도움을 주어, 실제 환경에서 모델의 실용적 가치를 높입니다.