semi-supervised learning

[ˌsɛmiˈsuːpəvaɪzd ˈlɜːrnɪŋ] セミスーパーヴァイズドラーニング

1. 少量の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モデルを訓練する機械学習のアプローチ。

教師あり学習と教師なし学習の中間的なアプローチであり、少量の教師データと大量の教師なしデータを組み合わせてモデルを訓練します。教師データの不足を補いながら、より堅牢なモデルを構築するのに役立ちます。

Semi-supervised learning bridges the gap between supervised and unsupervised methods. (半教師あり学習は、教師あり学習と教師なし学習の間のギャップを埋めます。)

• Semi-supervised learning: 半教師あり学習。ラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせて行う学習方法です。
• bridges: 橋渡しをする、埋める。ここではギャップを埋めるという意味で使われています。
• the gap: そのギャップ、隔たり。
• between supervised: 教師ありの間に。教師あり学習とは、正解ラベルがあるデータを使ってモデルを訓練する方法です。
• and unsupervised methods: そして教師なしの方法。教師なし学習とは、正解ラベルがないデータを使ってモデルがパターンを発見する方法です。

In medical image analysis, semi-supervised learning can effectively use limited labeled scans. (医療画像解析では、半教師あり学習が限られたラベル付きスキャンを効果的に利用できます。)

• In medical image analysis: 医療画像解析において。医療分野での画像処理技術を指します。
• semi-supervised learning: 半教師あり学習。
• can effectively use: 効果的に利用できる。
• limited labeled scans: 限られたラベル付けされたスキャン。正解情報が付与された、数が少ない画像データのことです。

The performance of the model significantly improved with the application of semi-supervised learning techniques. (半教師あり学習技術の適用により、モデルの性能は大幅に向上しました。)

• The performance: その性能。モデルやシステムの動作の質を指します。
• of the model: そのモデルの。ここでいうモデルは機械学習モデルです。
• significantly improved: 大幅に改善した。著しく良くなったことを意味します。
• with the application: 適用により。何かが使われたり、導入されたりすることを指します。
• of semi-supervised learning techniques: 半教師あり学習技術の。半教師あり学習に使われる具体的な手法のことです。

One challenge in semi-supervised learning is how to best leverage unlabeled data. (半教師あり学習における一つの課題は、ラベルなしデータをいかに最大限に活用するかです。)

• One challenge: 一つの課題。解決すべき問題点を指します。
• in semi-supervised learning: 半教師あり学習において。
• is how to best leverage: いかに最大限に活用するかです。最も効果的に利用する方法を意味します。
• unlabeled data: ラベルなしデータ。正解情報が付与されていないデータのことです。

Developing robust algorithms for semi-supervised learning is an active research area. (半教師あり学習のための堅牢なアルゴリズムを開発することは、活発な研究分野です。)

• Developing: 開発すること。新しいものを生み出すプロセスを指します。
• robust algorithms: 堅牢なアルゴリズム。様々な状況や入力に対して安定して機能するプログラムの設計や手順です。
• for semi-supervised learning: 半教師あり学習のための。
• is an active research area: 活発な研究分野です。多くの研究者が積極的に取り組んでいる領域を指します。

Self-training and co-training are popular methods within the semi-supervised learning paradigm. (自己学習と協調学習は、半教師あり学習パラダイム内の人気のある手法です。)

• Self-training: 自己学習。モデルが自身の予測を用いてラベルなしデータを擬似ラベル付けする手法です。
• and co-training: そして協調学習。複数のモデルがそれぞれ異なる特徴を用いてラベルなしデータを互いに教え合う手法です。
• are popular methods: 人気のある手法です。広く使われている、または関心が高い方法を意味します。
• within the semi-supervised learning paradigm: 半教師あり学習パラダイム内での。半教師あり学習という枠組みやモデルのことです。

関連

• Supervised learning
• Unsupervised learning
• Machine learning
• Data labeling
• Active learning
• Reinforcement learning