半教師あり学習
はんきょうしありがくしゅう
Semi-supervised Learning
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させる手法。ラベル付け（アノテーション）のコストを抑えつつ、精度向上を目指す。
最終更新: 2026/1/23
メリット
すべてにラベルを付けるには莫大なコストがかかりますが、半教師あり学習を使えば、収集しやすいラベルなしデータを有効活用してモデルの汎用性能を高めることができます。
由来・語源
教師あり学習と教師なし学習の中間。
使用例
医療画像の診断支援など、正解データの作成が困難な分野で半教師あり学習が使われる。
関連用語
- 同義語:
- 関連: 教師あり学習, 自己教師あり学習