1. 들어가며안녕하세요!지금까지 우리는 정답을 알려주는 지도 학습과, 정답 없이 패턴을 찾는 비지도 학습을 배웠습니다. 그런데 현업에서 데이터를 다루다 보면 아주 난감한 상황에 부닥칩니다.상황: 의료 영상(MRI) 분석 모델을 만들어야 함.문제: MRI 이미지는 수만 장(Unlabeled)이 있는데, 의사 선생님이 직접 병변을 표시해 준 정답 데이터(Labeled)는 비용 문제로 100장밖에 없음.고민: 100장으로 지도 학습을 하자니 성능이 안 나오고, 수만 장을 비지도 학습으로 돌리자니 병변을 정확히 분류할 수가 없음.이때 등장하는 구세주가 바로 준지도 학습(Semi-supervised Learning)입니다. "소량의 라벨 데이터 + 대량의 비라벨 데이터"를 섞어서 성능을 폭발적으로 끌어올리는 기술..