半教師あり学習 (Semi-supervised Learning)
▼ ざっくり言うと
少しのラベル付きデータと、大量のラベルなしデータの両方で学習する方式です。
▼ もうちょっと詳しく
ラベル付きデータを集めるのは大変、ラベルなしならいくらでもある、という現実に対する現実的な妥協案です。少量のラベル付きで方向性を示しつつ、大量のラベルなしで補強する、という、いいとこ取りスタイル。
「教師あり」と「教師なし」のハイブリッド。実務では割と多用されています。データ収集が制約になる場面では、これが救世主になります。
「使えるデータは全部使う」のが業界の本音です。
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