機械学習の「半教師あり学習」の簡単な説明 - みたにっき＠はてな機械学習の応用として、画像の分類がよく例に挙げられます。 与えられた画像に対して、「これは猫の画像」「これは犬の画像」というように分類することが目的になります。 これには、前もって「犬」とか「猫」などのラベルの付いた画像を準備して、それぞれのラベルに対応する特徴を学習しておくことで、新しい画像に対して「犬の確率○%」というような出力をします。 「これは犬なんだよ」ということを前もって教えておくので、「教師あり学習」と呼ばれます。 一方で、そのような情報を与えずに、いきなり「これらを分類してみ」というのを「教師なし学習」と呼びます。 事前に何も教えておかないので、当然「これは犬ですね」なんて答えることはできず、「全体として3つのグループに分かれるっぽいよ。で、これとこれは違うグループっぽい」とか、そういう出力になります。 では、「半教師あり学習」とは何でしょう。 これは、ラベルの付いた画像と
