弱教師あり学習

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• 精度とラベル付コストのトレードオフ

  • 精度:高、ラベル付コスト:低を目指す

• 弱教師あり学習の様々な手段 (大体杉山将教授が関わっている研究)

  • 正クラス「青」と「不明(青/赤)」のデーターがある時に青赤に分ける
  • 正信頼度からの分類: 青である確率のデーターのみで青赤に分ける
    • 成功データのみしかない、等バイアスのある環境で有効
  • 類似データ対からの分類: 「Xのデータと似てる」という情報とラベルなしデータだけで分類する
  • 補ラベル（XがクラスAではないというラベル）のみからの分類 #機械学習