生成AIパスポート用語集機械学習

半教師あり学習とははんきょうしありがくしゅう

答え：○。ラベル付けのコストを抑えられる一方、仮ラベルの誤りなどで精度が教師あり学習より低くなりがちです。

英語Semi-supervised Learning別名半教師学習分野機械学習出題重要度★★☆公式テキスト公式テキスト第1章「機械学習の手法」

解説：村井宗明（GUGA協議員・元文部科学大臣政務官・AIエンジニア）｜公開 2026年10月8日｜更新 2026年10月8日

半教師あり学習の意味

半教師あり学習とは、少量の正解ラベル付きデータと、大量のラベルなしデータを組み合わせて学習させる機械学習の手法で、教師あり学習と教師なし学習の中間に位置づけられます。すべてのデータにラベルを付ける必要がないため、人手によるラベル付けの手間やコストを大幅に減らせるのが利点です。

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典型的な進め方は次のとおりです。まず、少量のラベル付きデータでモデルを学習させます。次に、そのモデルでラベルなしデータを予測し、自信の高い予測結果に「仮のラベル」を付けます。そして、仮ラベル付きのデータも加えて再び学習する、という流れを繰り返します。

ただし、仮ラベルには誤りや偏りが含まれることがあるため、その影響でモデルの精度は、十分なラベル付きデータで学んだ教師あり学習より低くなりやすいとされています。コストと精度のバランスを考えて選ぶ手法といえます。

半教師あり学習は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせて学習する手法である。

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答え：○

ラベル付けのコストを抑えられる一方、仮ラベルの誤りなどで精度が教師あり学習より低くなりがちです。