オープンワールド半教師あり学習

オープンワールド半教師あり学習は、ラベルの付いていないデータと未知のカテゴリを扱うための機械学習手法です。この方法は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを活用することで、モデルの汎化能力を向上させます。従来の半教師あり学習の境界を拡張するだけでなく、オープンな環境で新しいカテゴリを認識し、処理することも可能となり、システムの堅牢性と適応性が向上します。コンピュータビジョン分野では、このアプローチにより高額なデータアノテーション費用やカテゴリ分布の不均等といった問題が解決され、実世界でのモデルの実用価値が向上します。