半教師あり学習

半教師あり学習とは、少量の正解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学習する手法です。

ラベルを付ける作業には人手と費用がかかりますが、ラベルなしのデータは集めやすいのが普通です。両者を併用することで、この差を埋めます。

ラベル付きデータで作った暫定のモデルにラベルなしデータを予測させ、その結果を学習に取り込むといった方法が使われます。