半教師あり能動学習

Semi-supervised Active Learning (SSAL) は、アクティブラーニングの選択的クエリ戦略と、ラベルなしデータを活用する半教師あり学習の能力を組み合わせたハイブリッド学習パラダイムである。このモデルは、最も情報量の多いラベルなしインスタンスを専門家によるアノテーションのために反復的に選択すると同時に、ラベルなしサンプルの大規模プールを活用して自身の表現を向上させ、高い予測精度を維持しながらラベリングコストを劇的に削減する。