半教師付き異常検出

半教師付き異常検出は、限られたラベル付きデータを使用して異常なサンプルを識別する技術で、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ることで、異常検出の精度と効率を向上させることを目指しています。この手法は、コンピュータビジョンの分野で画像や動画の異常パターンを効果的に認識でき、監視システムでの異常行動検出や工業生産における欠陥検出など、幅広い応用価値があります。