비슷하게 트리(tree) 기반의 랜덤 포레스트(random forest)나 그레이디언트 부스팅(gradient boosting) 같이 비모수 모델(nonparametric model)을 사용하는 전통적인 머신 러닝에서 자기 지도 학습은 유용하지 않습니다. 일반적인 트리 기반 방법은 (예를 들어 가중치 행렬과 반대로) 고정된 파라미터 구조가 아닙니다. 따라서 전통적인 트리 기반 방법은 전이 학습을 수행할 수 없고 자기 지도 학습에 맞지 않습니다.