半教師あり学習とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

半教師あり学習（Semi-supervised Learning）

半教師あり学習とは、少量の正解つきデータと、大量の正解なしデータを組み合わせて学ぶ方法のことです。正解を付ける作業（ラベル付け）には手間と費用がかかります。そこで、正解つきの少数のデータをヒントに、ラベルのない大量のデータの性質も学習に使います。教師あり学習と教師なし学習の、ちょうど中間にあたる考え方です。

半教師あり学習（Semi-supervised Learning）関連用語

半教師あり学習（Semi-supervised Learning）に関連する単語は以下の通りです。

• 教師あり学習（Supervised Learning）正解つきで学ぶ方法とは？→
• 教師なし学習（Unsupervised Learning）正解なしで学ぶ方法とは？→
• 自己教師あり学習正解を自分で作る学び方とは？→
• アノテーション正解付けの手間は？→
• ラベリング（Labeling）ラベルはどうやって付ける？→
• Active Learning（能動学習）どのデータに正解を付けるべき？→

半教師あり学習（Semi-supervised Learning）で知っておくと得する有益情報

半教師あり学習は、ラベル付けの負担を減らしたいときの選択肢です。

• ラベル付けの負担を減らす全部に正解を付けなくても、一部だけで学習を進められます。
• データの性質を使う近いデータは同じ答えになりやすい、という性質を手がかりにします。
• 最初のラベルの質が肝心元のラベルに誤りがあると、広がって悪い影響が出るため、慎重に確認します。

3つの学習の比べ方

ラベル付けにかかる手間を、大きく減らせる可能性があります。

半教師あり学習（Semi-supervised Learning）やさしい解説

正解を教えてもらわなくて、ちゃんと学べるの？

先生が少しだけヒントをくれて、あとは自分で似たものをまとめる勉強法です。

果物の写真が1万枚あって、名前が付いているのは100枚だけでも、似た見た目のものは同じ名前だろうと予想できます。

製造現場で、不良品の写真が数千枚あっても、「不良」と判定された写真が数百枚だけの場合が考えられます。残りも学習に使えば、判定の精度を高められる可能性があります。ただし、必ず検証用の正しい正解つきデータで確かめます。

半教師あり学習（Semi-supervised Learning）についてのみんなの疑問

半教師あり学習は、教師あり学習より精度が高いですか？

正解つきデータが少ない状況では、高くなる場合があります。データが十分に多ければ、教師あり学習で足りるでしょう。ラベルが少ないときに差が出やすい方法です。

正解が間違っていたら、どうなりますか？

間違いが広がり、精度が下がる恐れがあります。最初の正解つきデータは、人が丁寧に確認するのが大切です。自動で付けた予想のラベルも、一部は人の目で抜き取って確認します。

どんな場面で使われますか？

ラベル付けが高くつく、画像・音声・医療の場面などです。専門家でないと正解を付けられない分野で、とくに有効です。中小企業では、検査画像や問い合わせの分類などが候補になります。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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