弱教師あり学習
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
情報科学の達人.icon
#機械学習