Learning-Augmented

전통적 통계 기법에 데이터 기반 학습 요소를 결합해 실무 성능을 향상시키는 접근으로, 외부 신호의 품질에 따라 이득이 달라진다. 본문에서 gPC-Guess는 전문가 입력의 품질을 기계학습적으로 활용해 검정 우선순위를 학습함으로써 유한 표본에서 더 큰 성능 향상을 얻도록 설계되었다. 학습 보강 방식은 이득이 있을 때 성능을 끌어올리지만 잘못된 입력에 대해 이론적 안전성을 유지하도록 보완 장치를 요구한다.