NLPにおける半教師あり学習は、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モデルをトレーニングする技術です。この手法は、ラベル付けのコストが高いタスクで特に有用です。Pseudo-LabelingやConsistency Regularizationが代表的なアプローチです。
目次
重要性
半教師あり学習は、コスト効率の良い方法でNLPモデルの精度を向上させるために重要です。例えば、感情分析や翻訳タスクでは、少ないラベル付きデータでも高性能なモデルを構築できます。この技術は、データ収集が難しい分野でのAI活用を促進します。
用語の使われ方
半教師あり学習を実施するには、まず少量のラベル付きデータで初期モデルを構築します。その後、未ラベルデータを活用し、疑似ラベルを生成して再トレーニングを行います。実装には、Scikit-learnやTensorFlowを活用し、データの品質管理とアルゴリズムの選定が成功の鍵です。
