핵심 개념
- 그래프 기반 전파(Label Propagation/Spreading)
- Pseudo-label 품질 관리
- 라벨 노이즈 증폭 방지
자주 보는 평가 지표
label efficiencyvalidation F1/ROC-AUC
알고리즘 목록
참고
언제 쓰나
라벨이 적고 비라벨 데이터가 많은 상황에서 성능을 끌어올릴 때 사용합니다. 작은 실험셋으로 빠르게 기준 성능을 확인한 뒤, 필요하면 더 복잡한 모델로 확장합니다.실무 적용 체크리스트
- 데이터 누수 가능성을 먼저 점검했습니다.
- 학습/검증/테스트 분할 기준을 고정했습니다.
- 핵심 지표(예: F1, RMSE, AUC)를 명시했습니다.
- 베이스라인 대비 개선폭과 비용 변화를 함께 기록했습니다.
자주 나는 실수
- 데이터 분할 전에 전처리를 수행해 데이터 누수가 발생합니다.
- 단일 지표만 보고 모델을 선택해 운영 성능이 불안정해집니다.
- 하이퍼파라미터를 과도하게 조정해 검증셋 과적합이 생깁니다.
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학습 흐름을 이어서 진행합니다.