半教師あり学習: 半教師あり学習とは何か、どのように機能するのか

機械学習の分野では、半教師あり学習が賢いハイブリッド アプローチとして登場し、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を活用して、より堅牢で効率的なモデルをトレーニングすることで、教師ありメソッドと教師なしメソッドの間のギャップを橋渡しします。

目次

• 半教師あり学習とは何ですか?
• 半教師あり学習と教師あり学習および教師なし学習
• 半教師あり学習の仕組み
• 半教師あり学習の種類
• 半教師あり学習の応用
• 半教師あり学習の利点
• 半教師あり学習のデメリット

半教師あり学習とは何ですか?

半教師あり学習は、ラベル付きデータとラベルなしデータの組み合わせを使用してモデルをトレーニングする機械学習 (ML) の一種です。 半教師ありとは、モデルが少量のラベル付きデータ (入力が正しい出力と明示的にペアになっている) に加えて、通常はより豊富なラベルなしデータのより大きなプールからガイダンスを受け取ることを意味します。 これらのモデルは通常、少量のラベル付きデータから最初の洞察を見つけ、その後、ラベルなしデータのより大きなプールを使用して理解と精度をさらに磨きます。

機械学習は、ハードコードされた命令に依存するのではなく、データと統計的手法を使用して人間の推論を模倣するモデルを構築する人工知能 (AI) のサブセットです。 教師ありアプローチと教師なしアプローチの要素を活用する半教師ありは、人間によるラベル付けに煩わしい投資をすることなく、予測の品質を向上させるための明確かつ強力な方法です。

半教師あり学習と教師あり学習および教師なし学習

教師あり学習はラベル付きデータのみに依存し、教師なし学習は完全にラベルなしのデータを処理しますが、半教師あり学習はこの 2 つを融合させたものです。

教師あり学習

教師あり学習では、ラベル付きデータを使用して、特定のタスクのモデルをトレーニングします。 主要なタイプは次の 2 つです。

• 分類:アイテムがどのクラスまたはグループに属するかを決定します。これは、二者択一の選択、複数のオプションからの選択、または複数のグループのメンバーシップのいずれかになります。

• 回帰:既存のデータからの最適な直線に基づいて結果を予測します。 通常、天気や財務実績の予測などの予測に使用されます。

教師なし学習

教師なし学習では、次の 3 つの主要な手法を通じて、ラベルなしデータのパターンと構造を識別します。

• クラスタリング:類似した値を持つ点のグループを定義します。これらは、排他的 (各データ ポイントが 1 つのクラスター内にある)、重複している (1 つ以上のクラスター内のメンバーシップの程度)、または階層的 (複数のクラスター層) の場合があります。
• 関連性:頻繁に一緒に購入される製品など、どのアイテムが共起する可能性が高いかを調べます。
• 次元の削減:データをより少ない変数に凝縮することでデータセットを簡素化し、それによって処理時間を短縮し、モデルの一般化能力を向上させます。

半教師あり学習

半教師あり学習では、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を活用してモデルのパフォーマンスを向上させます。 このアプローチは、データのラベル付けに費用や時間がかかる場合に特に役立ちます。

このタイプの機械学習は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータがある場合に最適です。 どのラベルなしポイントがラベル付きポイントによく一致するかを特定することにより、半教師ありモデルはより微妙な分類境界または回帰モデルを作成でき、精度とパフォーマンスの向上につながります。

半教師あり学習の仕組み

半教師あり学習プロセスには、教師あり学習方法と教師なし学習方法の要素を組み合わせたいくつかのステップが含まれます。

1. データの収集とラベル付け:ラベル付きデータの小部分とラベルなしデータの大部分を含むデータセットを収集します。両方のデータセットには、列または属性とも呼ばれる同じ機能が必要です。
2. 前処理と特徴抽出:データをクリーンアップおよび前処理して、モデルに可能な限り最適な学習基盤を提供します。スポット チェックを行って品質を確保し、重複を削除し、不要な特徴を削除します。抽出と呼ばれるプロセスで、重要な特徴を、データのばらつきを反映する意味のある範囲に変換する (生年月日を年齢に変換するなど) 新しい特徴を作​​成することを検討してください。
3. 初期の教師あり学習:ラベル付きデータを使用してモデルをトレーニングします。この初期フェーズは、モデルが入力と出力の関係を理解するのに役立ちます。
4. 教師なし学習:教師なし学習手法をラベルなしデータに適用して、パターン、クラスター、または構造を識別します。
5. モデルの改良:ラベル付きデータとラベルなしデータからの洞察を組み合わせてモデルを改良します。多くの場合、このステップには、精度を向上させるための反復的なトレーニングと調整が含まれます。
6. 評価とチューニング:精度、適合率、再現率、F1 スコアなどの標準的な教師あり学習指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価します。明示的な命令 (ハイパーパラメータと呼ばれる) を調整し、最適なパフォーマンスが達成されるまで再評価することで、モデルを微調整します。
7. 導入と監視:実際に使用するためにモデルを導入し、そのパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じて新しいデータで更新します。

半教師あり学習の種類

半教師あり学習は、いくつかの手法を使用して実装でき、それぞれがラベル付きデータとラベルなしデータを活用して学習プロセスを改善します。 以下に主なタイプと、サブタイプおよび主要な概念を示します。

自主トレーニング

自己学習または自己ラベル付けとも呼ばれる自己トレーニングは、最も簡単なアプローチです。 この手法では、最初にラベル付きデータでトレーニングされたモデルが、ラベルなしデータのラベルを予測し、その信頼度を記録します。 モデルは、最も信頼性の高い予測を追加のラベル付きデータとして適用することで、自身を繰り返し再トレーニングします。これらの生成されたラベルは、擬似ラベルとして知られています。 このプロセスは、モデルのパフォーマンスが安定するか、十分に向上するまで継続されます。

• 初期トレーニング:モデルはラベル付きの小さなデータセットでトレーニングされます。
• ラベル予測:トレーニングされたモデルは、ラベルのないデータのラベルを予測します。
• 信頼度のしきい値設定:特定の信頼レベルを超える予測のみが選択されます。
• 再トレーニング:選択した擬似ラベル付きデータがトレーニング セットに追加され、モデルが再トレーニングされます。

この方法はシンプルですが、特にモデルが早い段階で正確な予測を行える場合には強力です。 ただし、最初の予測が誤っていた場合、それ自体の誤りが強化される傾向にある可能性があります。 クラスタリングを使用すると、擬似ラベルがデータ内の自然なグループ化と一致していることを検証できます。

共同トレーニング

通常、分類問題に使用される共同トレーニングには、データの異なるビューまたはサブセットで 2 つ以上のモデルをトレーニングすることが含まれます。 ラベルのないデータに対する各モデルの最も信頼性の高い予測は、他のモデルのトレーニング セットを強化します。 この手法では、複数のモデルの多様性を活用して学習を改善します。

• 2 つのビューのアプローチ:データセットは 2 つの異なるビュー、つまり元のデータのサブセットに分割され、それぞれに異なる特徴が含まれます。2 つの新しいビューにはそれぞれ同じラベルが付いていますが、理想的には 2 つは条件付きで独立しています。つまり、一方のテーブルの値を知っていても、もう一方のテーブルに関する情報は得られません。
• モデルのトレーニング:ラベル付きデータを使用して、2 つのモデルが各ビューで個別にトレーニングされます。
• 相互ラベル付け:各モデルはラベルのないデータのラベルを予測し、最良の予測 (特定の信頼しきい値を超えるすべての予測、または単にリストの先頭の固定数) を他のモデルの再トレーニングに使用します。

共同トレーニングは、同じ患者の医用画像と臨床データなど、補完的な情報を提供する複数のビューにデータが役立つ場合に特に役立ちます。 この例では、1 つのモデルは画像に基づいて病気の発生率を予測し、もう 1 つのモデルは医療記録のデータに基づいて予測します。

このアプローチは、2 つのモデルが相互に修正できるため、誤った予測が強化されるリスクを軽減するのに役立ちます。

生成モデル

生成モデルは、同時確率分布として知られる、指定された入力と出力のペアが同時に発生する可能性を学習します。 このアプローチにより、すでに見られているものに似た新しいデータを生成できます。 これらのモデルは、ラベル付きデータとラベルなしデータを使用して、基礎となるデータ分布を捕捉し、学習プロセスを改善します。 名前から推測できるように、これはテキストや画像などを作成できる生成 AI の基礎です。

• 敵対的生成ネットワーク (GAN): GAN は、ジェネレーターとディスクリミネーターの 2 つのモデルで構成されます。ジェネレーターは合成データ ポイントを作成し、ディスクリミネーターはこれらの合成データ ポイントと実際のデータを区別しようとします。 トレーニングを重ねると、ジェネレーターは現実的なデータを作成する能力が向上し、ディスクリミネーターは偽のデータを識別する能力が向上します。 この敵対的なプロセスは続き、各モデルが他のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮しようと努めます。 GAN は、次の 2 つの方法で半教師あり学習に適用できます。
  • 修正されたディスクリミネーター:データを単に「偽物」または「本物」として分類するのではなく、ディスクリミネーターはデータを複数のクラスと偽のクラスに分類するようにトレーニングされます。これにより、ディスクリミネーターは分類と区別の両方を行うことができます。
  • ラベルなしデータの使用:ディスクリミネーターは、入力が見たことのあるラベル付きデータと一致するか、またはジェネレーターからの偽のデータ ポイントであるかを判断します。この追加の課題により、識別子は、ラベル付きデータとの類似性によってラベルなしデータを認識することを強制され、それらを類似させる特徴を学習するのに役立ちます。
• 変分オートエンコーダ (VAE): VAE は、元のデータにできるだけ近い表現にデコードできる、より単純で抽象的な表現にデータをエンコードする方法を見つけ出します。ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を使用することで、VAE はデータセット全体の重要な特徴を捉える単一の抽象化を作成し、新しいデータに対するパフォーマンスを向上させます。

生成モデルは、特に言語翻訳や画像認識など、大量かつ複雑なラベルのないデータを使用した半教師あり学習のための強力なツールです。 もちろん、GAN または VAE が何を目指すべきかを知るためには、いくつかのラベルが必要です。

グラフベースの手法

グラフベースの方法では、データ ポイントをグラフ上のノードとして表現し、データ ポイント間の関係に関する有用な情報を理解して抽出するためのさまざまなアプローチを使用します。 半教師あり学習に適用される多くのグラフベースの手法には、次のようなものがあります。

• ラベル伝播:エッジとして知られる数値が近くのノード間の類似性を示す比較的単純なアプローチです。モデルの最初の実行では、ラベル付きポイントに対して最も強いエッジを持つラベルなしポイントがそのポイントのラベルを借用します。 さらに多くの点にラベルが付けられると、すべての点にラベルが付けられるまでこのプロセスが繰り返されます。
• グラフ ニューラル ネットワーク (GNN):アテンションや畳み込みなどのニューラル ネットワークをトレーニングするための手法を使用して、特にソーシャル ネットワークや遺伝子分析などの非常に複雑な状況で、ラベル付きデータ ポイントからの学習をラベルなしデータ ポイントに適用します。
• グラフ オートエンコーダ: VAE と同様に、ラベル付きデータとラベルなしデータをキャプチャする単一の抽象化された表現を作成します。 このアプローチは、グラフに取り込まれていない潜在的な接続であるミッシング リンクを見つけるためによく使用されます。

グラフベースの手法は、ソーシャル ネットワーク、生物学的ネットワーク、推奨システムなど、自然にネットワークを形成したり、本質的な関係を持つ複雑なデータに特に効果的です。

半教師あり学習の応用

半教師あり学習の多くの応用例には次のようなものがあります。

• テキストの分類:数百万の製品レビューや数十億の電子メールなど、非常に大規模な利用可能なデータ セットがある場合、それらの一部にラベルを付けるだけで済みます。半教師ありアプローチでは、残りのデータを使用してモデルを改良します。
• 医療画像分析:医療専門家の時間は高価であり、必ずしも正確であるとは限りません。MRI や X 線などの画像の分析を多くのラベルのない画像で補うことで、精度と同等、あるいはそれを上回るモデルを作成できる可能性があります。
• 音声認識:音声を手動で文字に起こすのは、特にさまざまな方言やアクセントをキャプチャしようとしている場合、退屈で負担のかかるプロセスです。ラベル付き音声データとラベルなしの膨大な音声を組み合わせることで、何が話されているかを正確に識別するモデルの能力が向上します。
• 不正行為の検出:まず、ラベル付きトランザクションの小さなセットでモデルをトレーニングし、既知の不正行為と正当なケースを特定します。次に、ラベルのないトランザクションのより大きなセットを追加して、モデルを疑わしいパターンや異常にさらし、金融システムにおける新たな、または進化する不正行為を識別する能力を強化します。
• 顧客セグメンテーション:半教師あり学習では、小さなラベル付きデータセットを使用して特定のパターンと人口統計に基づいて初期セグメントを定義し、その後、より大きなラベルなしデータのプールを追加してこれらのカテゴリを洗練および拡張することで、精度を向上させることができます。

半教師あり学習の利点

• 費用対効果の高い:半教師あり学習により、大量のラベル付きデータの必要性が減り、ラベル付けのコストと労力が削減され、人的エラーや偏見の影響も軽減されます。
• 予測の向上:ラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせると、モデルが学習するためのより多くのデータが提供されるため、純粋な教師あり学習と比較して予測品質が向上することがよくあります。
• スケーラビリティ:半教師あり学習は、最小限のラベル付きデータで大規模なデータセットを処理するため、数十億の不正の可能性のあるトランザクションなど、徹底したラベル付けが現実的ではない現実のアプリケーションに適しています。
• 柔軟性:教師あり学習と教師なし学習の長所を組み合わせることで、このアプローチは多くのタスクや領域に適応できます。

半教師あり学習のデメリット

• 複雑さ:ラベル付きデータとラベルなしデータを統合するには、多くの場合、データ範囲の正規化、欠損値の代入、次元削減などの高度な前処理技術が必要です。
• 仮定への依存:半教師あり手法は、同じクラスター内のデータ ポイントが同じラベルに値するなど、データ分布に関する仮定に依存することがよくありますが、常に当てはまるとは限りません。
• ノイズの可能性:ラベルなしデータは、外れ値の検出やラベル付きデータに対する検証などの手法で適切に処理されないと、ノイズや不正確さが発生する可能性があります。
• 評価が難しい:多くのラベル付きデータがなければ、標準的な教師あり学習の評価アプローチからは有用な情報はあまり得られません。