Q：
半教師あり学習が機械学習の有用なモデルであるのはなぜですか？
A：半教師あり学習は、機械学習システムの機能を大幅に拡張および強化するため、機械学習および深層学習プロセスの重要な部分です。
まず、今日の初期の機械学習業界では、コンピューターのトレーニング用に2つのモデルが登場しました。これらは、教師あり学習と教師なし学習と呼ばれます。 教師あり学習では、ラベル付きデータを使用して結果を推測する必要があり、教師なし学習では、トレーニングデータセットの各オブジェクトのプロパティを調べることにより、ラベルなしデータから外挿するという点で根本的に異なります。
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専門家は、さまざまな例を使用してこれを説明します。トレーニングセットのオブジェクトが果物、色付きの図形、またはクライアントアカウントのいずれであるかにかかわらず、教師あり学習の共通点は、それらのオブジェクトが何であるかを技術が知っていることです-主要な分類は既に行われています。 対照的に、教師なし学習では、テクノロジーはまだ未定義の項目を調べ、独自の基準の使用に従ってそれらを分類します。 これは「自己学習」と呼ばれることもあります。
これは、半教師あり学習の主要なユーティリティです。ラベル付きデータとラベルなしデータの使用を組み合わせて、「両方のベスト」アプローチを取得します。
教師あり学習は、技術の方向性を高めますが、費用がかかり、労働集約的で、退屈で、はるかに多くの労力を必要とします。 教師なし学習はより「自動化」されますが、結果ははるかに正確でなくなる可能性があります。
そのため、ラベル付きデータのセット（大まかなものではより小さなセットであることが多い）を使用する場合、半教師あり学習アプローチは、システムを効果的に「準備」して、より適切に分類します。 たとえば、機械学習システムがバイナリ基準（黒と白）に従って100個のアイテムを識別しようとしているとします。 それぞれのラベル付きインスタンスを1つ（白1つ、黒1つ）用意し、残りの「灰色」アイテムを最適な基準に従ってクラスター化するだけで非常に便利です。 ただし、これら2つの項目にラベルが付けられると、教師なし学習は半教師あり学習になります。
半教師付き学習を指示する際、エンジニアは、ラベルなしデータを評価する際に、機械学習システムに影響を与える決定境界を注意深く見て、いずれかのラベル付き結果に分類します。 どの実装でも半教師あり学習を最適に使用する方法について考えます。たとえば、半教師あり学習アルゴリズムは、「ワンツー」アプローチの既存の非supsupアルゴリズムを「ラップアラウンド」できます。
現象としての半教師あり学習は、より効果的で効率的な機械学習システムのあらゆる種類の新しい可能性を開くので、機械学習のフロンティアを確実に前進させます。
