부분 라벨 학습

부분 라벨 학습은 각 훈련 샘플이 여러 후보 라벨과 연관되어 있지만, 그 중 하나만이 진정한 라벨인 상황을 처리하기 위해 설계된 머신 러닝 접근 방식입니다. 이 방법의 목적은 알고리즘을 통해 이러한 부분적인 라벨 정보를 식별하고 활용하여 모델의 예측 정확도와 일반화 능력을 향상시키는 것입니다. 이 방법은 특히 라벨을 얻는 비용이 높거나 불확실성이 있는 다중 라벨 분류 문제에서 중요한 응용 가치를 가지고 있으며, 데이터 활용률과 모델 성능을 효과적으로 개선할 수 있습니다.