機械学習に関する用語 半教師あり学習とは？特徴と応用例を解説
半教師あり学習とは、教師あり学習と教師なし学習の中間的な手法です。教師あり学習では、すべてのデータにラベルが付けられていますが、教師なし学習では、データにはラベルがありません。半教師あり学習では、一部のデータにラベルが付けられ、残りのデータにはラベルがありません。このラベル付きデータを使用して、ラベルのないデータの予測を行います。
半教師あり学習は、ラベル付けが困難またはコストのかかるデータや、ラベル付きデータが限られている場合に役立ちます。また、教師なし学習の手法を使用してラベルのないデータからパターンを学習し、それらのパターンを教師あり学習の手法を使用してラベル付きデータに適用することで、学習モデルの精度向上に貢献できます。
