그러나 많 은 시나리오 에서 , 라벨 링 된 데이터 및 / 또는 실측 데이터 는 얻 기 가 어려우 며 비용 이 많이 든다 . 예 를 들 어 , 데이터 의 수동 라벨 링 은 사람 에게 엄청난 양 의 트레이닝 예시 들 에 대해 많 은 양 의 라벨 들 을 결정 하 고 제공 하 도록 요구 할 수 있 고 , 이 는 과도 한 양 의 시간 과 비용 을 요구 할 수 있 다 . 또한 수동 라벨 을 제공 하 는 것 은 라벨 링 하 는 자 가 어떤 라벨 을 사용 할 수 있 는지 정확히 동의 해야 할 수 있 기 때문 에 개념 적 으로 어려울 수 있 다 . 사용 가능 한 라벨 들 의 어휘 에 대한 동의 를 가정 하 더라도 , 라벨 링 하 는 자 가 어떤 라벨 을 적용 할지 또는 주어진 트레이닝 예시 에 어떻게 또는 언제 상기 라벨 을 적용 할지 동의 하 지 않 을 수 있 다 . 따라서 특정 시나리오 에서 지도 학습 을 수행 하 는 것 은 불 가능 하 지 는 않 더라도 어렵 거나 비용 이 많이 든다 .