小小程序员
2021-05-15 23:32:33
セミモニタ学習（semi-supervised learning）
モデルを訓練する際に使用するデータの中には、一部の訓練サンプルにはラベルが付いている一方、他のサンプルにはラベルが付いていないものがあります。半教師あり学習で採用される手法の1つは、ラベルのないサンプルのラベルを推論し、その後、推論されたラベルを使用して訓練を行い、新しいモデルを作成することです。ラベル付きサンプルを取得するのにコストがかかり、ラベルのないサンプルが大量にある場合、半教師あり学習は非常に有用です。
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機械学習は多分野にまたがる学問であり、確率論、統計学、近似理論および複雑なアルゴリズムに関する知識を包含しています。コンピュータをツールとして用い、人間の学習方法をリアルタイムで模倣することを目指すとともに、既存の内容を知識構造に分類して学習効率を効果的に向上させることを目指しています。
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