半教師あり学習とは
半教師あり学習（Semi-Supervised Learning）は、機械学習の一種であり、ラベル付きデータとラベルなしデータを同時に使用してモデルを訓練する手法です。通常の教師あり学習では、すべての訓練データがラベル付きであり、モデルは入力データとそれに対応するラベルのペアを使用して学習します。一方、半教師あり学習では、ラベル付きデータの一部しかなく、その他のデータはラベルが付けられていません。
半教師あり学習の目的は、ラベルなしデータを活用してモデルの性能を向上させることです。これを実現するために、通常は次のような手法が用いられます。
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半教師ありクラスタリング: ラベル付きデータとラベルなしデータを同時にクラスタリングすることで、クラスタごとのラベルを推定します。その後、ラベル付きデータを使用してクラスタリングされたクラスタごとのモデルを訓練します。
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ラベル伝播: ラベル付きデータを使用してモデルを訓練し、そのモデルを使用してラベルなしデータのラベルを予測します。これにより、新しいラベルを持つデータを生成し、ラベル付きデータを増やすことができます。
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教師強制（Self-Training）: 最初に利用可能なラベル付きデータを使用してモデルを訓練し、そのモデルを使用してラベルなしデータのラベルを予測します。その後、予測されたラベルをラベル付きデータとして追加してモデルを再訓練します。このプロセスを繰り返すことで、モデルの性能を向上させます。
半教師あり学習は、ラベル付きデータの収集やラベリングにコストがかかる場合や、ラベル付きデータが少ない場合に特に有用です。ラベルなしデータを活用することで、モデルの性能を改善し、より効率的な学習を実現することができます。