#author("2022-07-12T16:07:59+00:00;2010-02-11T07:12:42+00:00","","")
* 半教師あり学習 (semi-supervised learning) [#y7015be2]

//ここには %項目の説明を書いてください.よろしければ署名しておいてください.

ラベル付けされたデータ集合に加え,ラベルのないデータ集合もある ''ラベルあり・なし混在データ (labeled and unlabeled data)'' から学習することで,ラベルありデータだけで学習した場合より,より予測精度の高いクラス分類を実現するのが目標.

クラス分類問題以外の問題にも広がっているので,特に,''半教師ありクラス分類 (semi-supervised classification)'' と呼ぶべきとの主張もある.

''semi-supervised learning'' の訳語は ''半教師あり学習'' と ''準教師あり学習'' に分かれています.どちらの訳語がよいと思いますか?
#vote2(準教師あり学習[710],半教師あり学習[1922],notimestamp)

文献1の第1章のイントロダクションによれば,1960年代からこのアイデアは存在するらしい.
また,教師なしデータを用いて予測精度を向上させる半教師あり学習の手法では,データに次のいずれかの性質が仮定されている.
- ''半教師あり平滑性仮定'':もし二つの点 x1 と x2 が高密度領域で近ければ,出力 y1 と y2 も関連している.
- ''クラスタ仮定'':点が同じクラスタになるなら,それらは同じクラスになりやすい.
- ''低密度分離'':決定境界は低頻度領域にあるべき.
- ''多様体仮定'':(高次元の)データは,低次元の多様体上に(ほぼ)存在する.

> -- しましま

** 関連項目 [#vdacc720]

//英語や同義語のあとに,#brで区切って関連する項目をリストしてください.

-[[準教師あり学習]]
-[[semi-supervised learning]]
-[[半教師ありクラス分類]]
-[[semi-supervised classification]]
#br
-[[ラベルあり・なし混在データ]]
-[[labeled and unlabeled data]]
#br
-[[クラス分類]]
-[[トランスダクティブ学習]]
-[[転移学習]]
-[[半教師ありクラスタリング]]
#br
-[[検索:準教師あり学習 半教師あり学習]]

*** 手法 [#l2230d87]

-[[TSVM]]
-[[共訓練]]
-[[SGT]]
-論文
--[[Learning to Classify Text from Labeled and Unlabeled Documents>Paper/AAAI-1998-p792]]
--[[A Framework for Learning Predictive Structures from Multiple Tasks and Unlabeled Data>Paper/JMLR-2006-6-p1817]]

** リンク集 [#i351f8af]

//関連するWWW資源があればリンクしてください.

-[[Semi-Supervised Learning>http://pages.cs.wisc.edu/~jerryzhu/icml07tutorial.html]] @ Xiaojin Zhu:ICML2007チュートリアル
-[[ACL 2008 tutorial on semi-supervised learning>http://ssl-acl08.wikidot.com/]] @ John Blitzer and Jerry Zhu
-[[Large Scale Semi-Supervised Learning>http://www.kyb.mpg.de/bs/people/weston/publications.html]] @ Jason Weston
-[[Semi-Supervised Learning in Vison>http://www.icg.tugraz.at/Members/Saffari/ssl-cvpr2010]] @ A.Saffari, C.Leistner, and H.Horst:CVPR2010チュートリアル
#br
-[[Wikipedia:Semi-supervised_learning]]

*** Freeware [#l3c8eecf]

-[[mloss:semi-supervised-learning]]

** 関連文献 [#v7c6a7a3]

//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください.

-文献1:半教師あり学習の専門書としては最初に出版された.論文集の形式.~
[[Book/Semi-supervised Learning]]
-半教師あり学習の代表的な方法を簡潔に採り上げた教科書.~
X.Zhu & A.Goldberg "Introduction to Semi-supervised Learning" Morgan & Claypool Publishers (2009)~
[[GoogleScholarAll:Introduction to Semi-supervised Learning]]~
Amazon.co.jpへのリンク:&amazon(1598295470);
-S.Abney "Semisupervised Learning for Computational Linguistics" Chapman & Hall (2007)~
[[GoogleScholarAll:Semisupervised Learning for Computational Linguistics]]~
Amazon.co.jpへのリンク:&amazon(1584885599);
-生成モデルベースで解くときの基本論文~
[[K.Nigam et al. "Learning to Classify Text from Labeled and Unlabeled Documents">Paper/AAAI-1998-p792]]

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