Definition
マルチインスタンス学習（MIL）は、データが単一のラベルを持つ「バッグ」にグループ化され、そのバッグ内の個々のインスタンスにはラベルが付けられていないシナリオに対処する手法です。通常、少なくとも1つのインスタンスが正例であるバッグは正例として、すべてのインスタンスが負例であるバッグは負例として分類されます。
Summary
個々のインスタンスではなく、インスタンスの集合（バッグ）に対してラベルが割り当てられる弱教師あり学習のパラダイム。
Key Concepts
- バッグレベルのラベリング
- インスタンスレベルの不確実性
- 弱教師あり学習
- 正/負のバッグの論理
Use Cases
- 薬物活性の予測
- バウンディングボックス付き画像分類
- コンテンツベース画像検索