半教師付き時系列分類

半教師付き時系列分類は、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行う時系列分析の手法です。この手法は、ラベルなしデータに含まれる潜在的な構造情報を活用することで、分類モデルの精度と汎化能力を向上させることを目指しています。特に、データのアノテーションコストが高かったり、取得が困難な場合に価値があり、金融予測、医療診断、産業監視などの分野で広く応用されています。