Definition
半教師あり学習は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせて使用するハイブリッドなトレーニングパラダイムです。その核心的な仮定は、ラベルなしデータの構造を利用することで、少ないラベル情報でも効果的に学習できるという点にあります。
Summary
ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を利用し、モデルの精度と汎化性能を向上させる機械学習のアプローチ。
Key Concepts
- ラベル付きデータ
- ラベルなしデータ
- 自己教師式学習（Self-training）
- 多様体仮説
Use Cases
- 注釈が限られている場合の画像分類
- ラベルが稀疏なテキスト感情分析
- 専門家のデータが希少な医療診断予測