半教師あり学習

半教師あり学習（SSL）は、教師あり学習と教師なし学習の中間に位置する機械学習手法です。ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を活用してモデルをトレーニングするため、大量のラベルなしデータが存在し、すべてのデータにラベル付けするのが困難またはコストがかかる場合に特に有用です。このアプローチは、ラベル付きデータを用いる教師あり学習の強みと、パターンやグループを検出するためにラベルなしデータを用いる教師なし学習の強みを組み合わせています。

半教師あり学習の主な特徴

1. データの活用: 少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせて使用します。この組み合わせにより、モデルはラベル付きデータから学習しつつ、ラベルなしデータを使って汎化や性能を向上させることができます。
2. 前提:
   • 連続性の仮定: 入力空間で近い点は同じラベルを持つ傾向がある。
   • クラスタ仮定: データはクラスタを形成しやすく、同じクラスタ内の点は同じラベルを持つ。
   • 多様体仮定: 高次元データはより低次元の多様体上に構造化されている。
3. 手法:
   • 自己学習: ラベル付きデータで最初にモデルを学習し、そのモデルでラベルなしデータのラベルを予測し、擬似ラベルとして再学習を繰り返す手法。
   • 協調学習: 異なる特徴量やビューで2つのモデルを学習させ、お互いの予測を補完しながら精度を高める手法。
   • グラフベース手法: データ点間の類似性をグラフ構造で表現し、ノード間でラベルを伝播させて学習する手法。
4. 応用例:
   • 画像・音声認識: すべてのデータにラベルを付けるのが手間なタスクで活用。
   • 不正検出: 大規模な取引データセット内のパターン抽出に利用。
   • テキスト分類: 大量のドキュメントを効率的に分類するのに有効。
5. 利点と課題:
   • 利点: 多くのラベル付きデータを必要とせず、より多くのデータ活用でモデル精度を高め、最小限の追加ラベル付けで新規データにも適応可能。
   • 課題: 仮定の取り扱いに注意が必要であり、擬似ラベルの品質がモデル性能に大きく影響する場合がある。

代表的なユースケース

• 音声認識: Metaなどの企業は、少量のラベル付き音声を使ってモデルを初期学習し、さらに大量のラベルなし音声データで学習を拡張することで、音声認識システムを強化しています。
• テキスト文書分類: 各文書に手作業でラベルを付けるのが非現実的な状況で、少量のラベル付きサンプルを活用して大量文書を分類するのに役立ちます。

半教師あり学習に関する研究

半教師あり学習は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータをモデルのトレーニングに利用する機械学習アプローチです。完全なラベル付きデータセットの作成がコスト高または時間がかかる場合に特に有効です。以下に、半教師あり学習の様々な観点や応用に関する主要な研究論文を紹介します。