半教師あり学習がラベル付けされたデータとラベル付けされていないデータをどのように組み合わせ、AIモデルを強化し、ラベル付けコストを削減し、精度を高めるかをご覧ください。
半教師あり学習(SSL)は、教師あり学習と 教師なし学習のギャップを埋める機械学習(ML)手法である。学習精度を向上させるために、大量のラベルなしデータとともに少量のラベル付きデータを活用する。実世界の多くのシナリオでは、ラベルなしデータの取得は安価だが、データのラベル付けプロセスにはコストと時間がかかる。SSLは、ラベル付けされていない膨大な例から学習できるようにすることで、この課題に対処する。このアプローチは、モデルが高い性能を達成するために膨大なデータセットを必要とするディープラーニング(DL)において特に威力を発揮する。
SSLの中核となる考え方は、ラベル付きデータを使って初期モデルを構築し、このモデルを使ってラベルなしデータの予測を行うことである。モデルの最も確信度の高い予測は「擬似ラベル」として扱われ、トレーニングセットに加えられる。そしてモデルは、元のラベルと信頼度の高い擬似ラベルの組み合わせで再トレーニングされる。この反復プロセスにより、モデルは、ラベル付けされた小さな部分だけでなく、データセット全体の根本的な構造を学習することができる。
一般的なSSL技術には以下のようなものがある:
SSLは、ラベリングがボトルネックとなるドメインで高い効果を発揮する。2つの顕著な例がある:
SSLを関連する人工知能(AI)の概念と区別することは重要だ:
PyTorch(PyTorch公式サイト)やTensorFlow(TensorFlow公式サイト)を含む多くの最新のディープラーニング(DL)フレームワークは、SSLアルゴリズムを実装するための機能を提供しているか、適応することができる。Scikit-learnのようなライブラリは、いくつかのSSLメソッドを提供している。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、ラベル付けされたデータとラベル付けされていないデータが混在している可能性のあるデータセットの管理を容易にすることで、プロセスを合理化し、そのようなデータ構造を活用するように設計されたモデルのトレーニングと 展開を簡素化する。SSLの研究は進化し続けており、NeurIPSや ICMLのような主要なAIカンファレンスでしばしば発表されています。