半教師あり学習は、少量のラベル付きデータと大量の未ラベルデータを組み合わせて学習を行う手法です。この技術は、完全なラベル付きデータを用意するコストを削減しながら、高精度なモデルを構築することを可能にします。実例として、Pseudo-LabelingやConsistency Regularizationがあります。
目次
重要性
半教師あり学習は、データラベリングのコストが高い分野で特に重要です。例えば、医療画像解析では専門家のラベリングが必要であるため、未ラベルデータを活用できるこの技術が非常に有用です。また、教師あり学習の精度を維持しつつ、データの不足問題を解消するための効果的な方法となっています。
用語の使われ方
半教師あり学習を行うには、まず少量のラベル付きデータを用いてモデルを初期トレーニングします。その後、未ラベルデータを利用してモデルの性能を向上させます。具体的には、Consistency RegularizationやPseudo-Labelingを適用し、未ラベルデータから追加情報を引き出します。Pythonのライブラリ（例：TensorFlowやPyTorch）を用いるのが一般的です。
