半教師あり学習のこれまでとこれから - Qiita初めまして。新入社員の石川です。 大学と大学院では半教師あり学習を専門にしてきました。今回はそのこれまでの技術と今後についてご紹介します。 半教師あり学習(Semi-Supervised Learning)とは 半教師あり学習は機械学習の手法の一つで、教師あり学習で必要となるデータ形成においてコスト削減を目指します。 まず、機械学習は大きく * 教師あり学習 * 教師なし学習 * 強化学習 の３つが挙げられます。ここでは、教師あり学習と教師なし学習について簡単に説明した後に半教師あり学習について説明していきます。（強化学習は半教師あり学習とあまり関連がないため、別記事を参考にして下さい） 教師あり学習は、学習に必要となる教師データ（および評価データ）について全てのインスタンスにアノテーションと呼ばれるラベル付けの作業が必要です。 例えば、病院に来た患者のレントゲン写真をインプットしたときに
