半教師あり学習

半教師あり学習は、正解の付いた少量のデータと、正解のない大量のデータを組み合わせて学習する機械学習です。

■ 試験で押さえるポイント

• 正解を付ける手間を減らしながら、精度を高められます。

• 少量のデータで作ったモデルで、正解のないデータに仮の正解を付けて学習を進めます。

■ 過去問での着眼点

教師あり学習と教師なし学習の中間である点を押さえます。

例: 数百枚だけ正解を付けた画像と、大量の正解のない画像で、画像の分類を学習します。