半教師あり学習とは？未ラベルデータを活用する機械学習手法を解説

最終更新日:2023/12/20

半教師あり学習とは？

半教師あり学習とは、少量のラベル付きデータを利用して、大量のラベルなしデータを学習する機械学習手法のことです。データ量が多く、ラベル付けすることが困難な場合に特に有用な方法です。

本記事では、半教師あり学習の概要、教師あり学習との違い、メリットとデメリットなどについて解説します。

機械学習について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
機械学習とは？種類や仕組み、活用事例をわかりやすく簡単に説明

半教師あり学習とは？

半教師あり学習とは、教師あり学習と教師なし学習の中間的な方法論で、ラベルのついていないデータと、ラベルのついているデータを同時に学習する手法です。

ラベルとは、データに対して付けられるタグや目印のことで、データの内容を簡潔に表現し、分類や検索のために利用されます。例えば、写真には被写体・場所・撮影日時などの情報を表すラベルが付けられます。また、ラベルを付ける作業のことをデータラベリングといいます。

データラベリングについて詳しく知りたい方は下記の記事からご覧ください。
AIの精度を左右するデータラベリングとは？必要性や方法を解説

教師あり学習

教師あり学習とは、ラベルを利用して学習する機械学習の手法です。学習に用いるデータは、全てラベルが付いています。

訓練データにラベルが与えられているため、モデルは正解との誤差を最小化するように学習します。特に、分類や回帰に向いている手法です。

教師なし学習

教師なし学習とは、ラベルを利用せずに学習する機械学習の手法です。学習に用いるデータは、全てラベルが付いていません。

教師なし学習は、データに正解ラベルが与えられていないため、データのパターンや構造を自律的に学習します。特に、データのクラスタリングや異常検知に向いている手法です。

半教師あり学習

半教師あり学習は、ラベル付きデータとラベルなしデータを併用して学習する手法です。教師あり学習と教師なし学習の両方のアプローチを組み合わせることで、より高い予測精度を達成できます。

精度が高くなるのは、ラベル付きデータから得られる情報を利用しつつ、ラベル付けされていないデータからの情報も活用することができるためです。

例えば、ラベル付きデータから「犬」「猫」「鳥」といったカテゴリーに属する画像を学習させつつ、ラベル付けされていないデータからはそれらのカテゴリーに属する可能性が高い画像を自動的に抽出し、追加の学習データとして利用することができます。

半教師あり学習のメリット

ここでは、半教師あり学習のメリットについて紹介します。

半教師あり学習のメリット①ラベル付けのコスト削減

半教師あり学習では、正解ラベルのついていないデータを使って、モデルを訓練することができます。そのため、ラベル付けのコストを削減することが可能です。ラベル付けには、時間とコストがかかるため、大きなメリットといえるでしょう。

半教師あり学習のメリット②ラベル不足の解消

半教師あり学習は、正解ラベルのついていないデータを使えるため、ラベル不足の解消に役立ちます。ラベル付けが難しいようなデータでも、半教師あり学習を用いることで、高い予測精度を達成することができます。

半教師あり学習のデメリット

ここでは、半教師あり学習のデメリットについて紹介します。

半教師あり学習のデメリット①精度が低くなる可能性

半教師あり学習は、データの一部に対してのみラベル付けを行うため、精度が低くなる可能性があります。

例えば、データセットにおいてラベルが付いていないデータが、重要な情報を持っている場合、その情報をうまく取り入れることができない可能性があります。つまり、ラベル付けを誤った場合、精度が低くなってしまうということです。

半教師あり学習のデメリット②ラベルなしデータの数が少ないと活用しにくい

ラベルなしデータが少ない場合は、半教師あり学習の手法が使いにくいでしょう。少ないラベルなしデータからは得られる情報が限られてしまい、正確なモデルの学習が困難になるためです。

ラベルなしデータが少ない場合、教師なし学習の手法を使った方が適切な場合もあります。

半教師あり学習の活用事例

半教師あり学習は、以下のようなことに活用されています。

活用事例①自然言語処理

自然言語処理とは、私たちが使用している言葉（自然言語）をコンピューターによって処理させる技術のことを指します。身近なものでいえば、SiriやAlexaなどのAIスピーカーなどに自然言語処理AIが搭載されています。

自然言語処理において、大量のデータを手動でラベル付けすることは非常に困難です。半教師あり学習を用いることで、手動でラベル付けされた一部のデータをもとに、未ラベルのデータに対して分類を行うことができます。

活用事例②画像認識

画像に映る人やモノを認識する画像認識においても、半教師あり学習は有効です。例えば、ある種類の物体を検出するために、ラベル付けされた画像を一部用意することで、残りの未ラベルの画像に対しても検出を簡単に行うことができます。

活用事例③異常検知

異常検知とは、正常データを学習して、異常なデータを検知する手法です。例えば、工場の生産ラインにおいて、正常な製品のデータを学習し、異常な製品を検知することで、欠陥品の排除や品質管理を行うことができます。

異常検知は、半教師あり学習と組み合わせることで、未知の異常データを検知することが可能になります。例えば、医療画像データにおいて、ラベルが付与されていない正常データを学習し、未知の異常データを検知することで、異常な病変を早期に発見することができます。

このように、半教師あり学習と異常検知を組み合わせることで、未知の異常データの検知精度を向上させることができます。

まとめ

今回は半教師あり学習について紹介しました。半教師あり学習をサービスに活用すれば、今後の生活もますます便利になるでしょう。

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