半教師あり学習とその応用シナリオの簡単な分析

ラボガイド

インターネットの発展により、企業はより多くのデータを入手できるようになりました。これらのデータは、企業がユーザー、つまり顧客像をより深く理解するのに役立ち、ユーザーエクスペリエンスを向上させるためにも使用できます。しかし、これらのデータにはラベル付けされていないデータが大量に含まれている可能性があります。すべてのデータに手動でラベルを付ける場合、2 つのデメリットがあります。まず、時間がかかり、非効率的です。データの量が多くなるほど、より多くの人材を雇う必要があり、時間がかかり、コストも高くなります。次に、ユーザー規模が大きくなると、手動のラベル付けの速度がデータの増加に追いつかなくなります。

パート01.半教師あり学習とは何ですか?

半教師あり学習とは、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を使用してモデルをトレーニングすることを指します。半教師あり学習では通常、ラベル付きデータに基づいて属性空間を構築し、ラベルなしデータから有効な情報を抽出して属性空間を埋める (または再構築する) ことになります。そのため、半教師あり学習の初期トレーニング セットは通常、ラベル付きデータ セット D1 とラベルなしデータ セット D2 に分割されます。次に、前処理や特徴抽出などの基本的な手順を経て、半教師あり学習モデルがトレーニングされます。トレーニングされたモデルは、実稼働環境で使用され、ユーザーにサービスを提供します。

パート 02: 半教師あり学習の前提

ラベル付けされたデータを「有用な」情報で効果的に補足するために、データ分布などの側面についていくつかの仮定が立てられます。半教師あり学習の基本的な前提は、p(x) には p(y|x) に関する情報が含まれている、つまり、ラベルなしデータには、ラベル予測に役立ち、ラベル付きデータとは異なる、またはラベル付きデータから抽出するのが難しい情報が含まれている必要があるということです。さらに、アルゴリズムに役立ついくつかの仮定があります。たとえば、類似性仮説 (平滑性仮説) は、データ サンプルによって構築された属性空間では、近いまたは類似のサンプルは同じラベルを持つことを意味します。低密度分離仮説は、データ サンプルが少ない場所では、異なるラベルを持つデータを区別できる決定境界があることを意味します。

上記の仮定の主な目的は、ラベル付きデータとラベルなしデータが同じデータ分布から取得されることを示すことです。

パート 03:半教師あり学習アルゴリズムの分類

半教師あり学習アルゴリズムは数多くありますが、大まかにトランスダクティブ学習と帰納的モデルに分けられます。この2つの違いは、モデル評価に使用するテストデータセットの選択にあります。直接半教師あり学習とは、予測する必要があるデータセットがトレーニングに使用されるラベルなしデータセットであり、学習の目的は予測結果の精度をさらに向上させることです。帰納的学習は、完全に未知のデータセットのラベルを予測します。

さらに、一般的な半教師あり学習アルゴリズムの手順は次のとおりです。最初の手順では、ラベル付きデータでモデルをトレーニングし、次にこのモデルを使用してラベルなしデータを疑似ラベル付けし、疑似ラベルとラベル付きデータを新しいトレーニング セットに結合し、このトレーニング セットで新しいモデルをトレーニングし、最後にこのモデルを使用して予測データ セットにラベル付けします。

パート04. 要約

半教師あり学習の最大の問題は、多くの場合、モデルのパフォーマンスがラベル付きデータセットに依存し、ラベル付きデータセットの品質が高いことが求められることです。場合によっては、半教師あり学習モデルの予測精度は、ラベル付きデータセットに基づく教師ありモデルの予測精度とそれほど変わりません。逆に、半教師ありモデルは、ラベルなしデータから有効な情報を効果的に抽出するために、より多くのリソースを消費します。したがって、半教師あり学習の開発方向は、アルゴリズムの堅牢性とデータ抽出の有効性を向上させることです。

現在、PU 学習 (ポジティブラベルなし学習) は、半教師あり学習の分野で人気のアルゴリズムです。このタイプのアルゴリズムの主な適用シナリオは、ポジティブデータとラベルなしデータのみを含むデータセットです。利点は、シナリオによっては、比較的信頼性の高い正のラベル データ セットを簡単に取得でき、データ量が比較的多いことです。たとえば、スパム検出で適切なメールを簡単に取得できます。