人工知能 (AI) 業界では、ラベル付きデータは貴重な商品です。AI モデルをトレーニングする最も一般的なアプローチである教師付き学習は、大量のラベル付きデータに大きく依存しています。ただし、このようなデータの取得には時間と費用がかかり、多くの場合、その分野の専門知識が必要になります。半教師付き学習 (SSL) 手法は、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を活用してモデルのパフォーマンスを向上させることで、この課題に対する有望なソリューションとなります。セルフトレーニング、共同トレーニング、マルチビュー学習などの戦略に焦点を当てて、半教師ありデータラベリングの最先端の手法をいくつか見てみましょう。
バックグラウンド
高度なテクニックに飛び込む前に、半教師あり学習の基礎について簡単に復習しておきましょう。SSL 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モデルをトレーニングする機械学習パラダイムです。SSL の背後にある重要な考え方は、ラベルの付いていないデータの基礎となる構造とパターンを活用して、モデルの汎化能力を向上させることです。
SSL アルゴリズムは通常、次の 2 段階のプロセスに従います。
- ラベル付けされたデータでモデルをトレーニングし、初期予測を取得します。
- ラベルのないデータに対するモデルの予測を使用して疑似ラベルを生成し、モデルを繰り返し再トレーニングします。
このプロセスにより、モデルはラベル付きデータとラベルなしデータの両方から学習できるため、パフォーマンスが向上します。
セルフトレーニング
セルフトレーニングは、最も単純で広く使用されているSSL技術の1つです。基本的な考え方は、ラベル付けされたデータでモデルをトレーニングし、ラベルのないデータでその予測を使用して疑似ラベルを生成することです。次に、疑似ラベル付けされたデータを元のラベル付きデータと組み合わせて、モデルを繰り返し再トレーニングします。
たとえば、 ソフトロム （教師付き大規模言語モデルの微調整）を使用すると、ドメイン固有のデータを使用して大規模言語モデルを微調整することにより、セルフトレーニング手法のパフォーマンスを向上させることができます。このアプローチは、モデルを特殊な言語パターンにより効果的に適応させ、予測精度を向上させることができるため、自然言語理解を必要とするタスクで有益であることが証明されています。
セルフトレーニングアルゴリズムは次のように要約できます。
- ラベル付けされたデータに基づいてベースモデルをトレーニングします。
- 基本モデルを使用して、ラベルなしデータのラベルを予測します。
- 最も信頼性の高い予測を疑似ラベルとして選択します。
- 疑似ラベル付きデータを元のラベル付きデータと組み合わせます。
- 結合されたデータセットでモデルを再トレーニングします。
- 収束するまで、または指定した回数の反復回数まで、手順 2 ～ 5 を繰り返します。
セルフトレーニングの主な課題の1つは、信頼できる疑似ラベルを選択することです。この問題に対処するために、信頼閾値の設定、アンサンブル法の使用、モンテカルロドロップアウトのような不確実性推定手法の導入など、さまざまな戦略が提案されています。
セルフトレーニングの最近の進歩には以下が含まれます。
- 騒々しい学生研修: このアプローチは、疑似ラベル付けステップ中に入力データとモデルにノイズを追加することで、セルフトレーニングを拡張します。ノイズは、モデルがより堅牢な特徴を学習するのに役立ち、汎化が改善されます。
- フィックスマッチ: FixMatch は整合性の正規化と疑似ラベル付けを組み合わせたものです。ラベル付けされていないデータに強力な拡張を適用し、同じ入力の弱い拡張バージョンと強く拡張されたバージョンでモデルの予測の一貫性を維持します。
共同トレーニング
共同トレーニングは、データの複数のビューまたは表現を活用するもう1つの一般的なSSL手法です。これは、2 つ以上のモデルを異なる特徴セットやモダリティでトレーニングし、ラベルの付いていないデータに疑似ラベルを付けることで互いに教え合うというものです。
共同トレーニングアルゴリズムは次のように機能します。
- ラベル付けされたデータを、さまざまな機能セットまたはモダリティに基づいて2つ以上のビューに分割します。
- ラベル付けされたデータを使用して、各ビューで個別のモデルをトレーニングします。
- 各モデルを使用して、ラベルなしデータのラベルを予測します。
- 各モデルから最も信頼性の高い予測を、他のモデルの疑似ラベルとして選択します。
- ラベル付きデータと疑似ラベル付きデータを組み合わせてモデルを再トレーニングします。
- 収束するまで、または指定した回数の反復回数まで、手順 3 ～ 5 を繰り返します。
共同トレーニングでは、クラスラベルが付けられているため、さまざまなビューが条件付きで独立していること、および各ビューがターゲットコンセプトを学習するのに十分であることを前提としています。こうした前提が常に実践に当てはまるとは限りませんが、自然言語処理やコンピュータービジョンなど、さまざまな分野で共同トレーニングがうまく適用されています。
共同トレーニングの最近の進歩には以下が含まれます。
- マルチビュー共同トレーニング: このアプローチでは、共同トレーニングを拡張して 3 つ以上のビューを処理できます。複数のモデルをさまざまなビューの組み合わせでトレーニングし、そのコンセンサスを活用して疑似ラベルを生成します。
- ディープラーニングによる共同トレーニング: 共同トレーニングはディープニューラルネットワークと連携するように調整されています。ディープコトレーニングでは、事前定義された機能セットを使用する代わりに、さまざまなネットワークアーキテクチャやランダムな初期化を使用してデータの複数の表現を学習します。
マルチビュー学習
マルチビュー学習は、共同トレーニングなどの手法を網羅し、データの複数のビューによって提供される補足情報を活用することを目的とした、より広範なフレームワークです。共同トレーニングのほかにも、マルチビュー学習のアプローチには次のようなものがあります。
- マルチビュー対照学習: このアプローチでは、同じインスタンスの異なるビュー間の一致を最大化すると同時に、異なるインスタンス間の一致を最小限に抑えることにより、共有表現空間を学習します。学習した表現は、分類やクラスタリングなどの下流タスクに使用できます。
- マルチビューオートエンコーダー: この手法では、オートエンコーダアーキテクチャを使用して、複数のビューから共通の潜在表現を学習します。オートエンコーダーは、共有された潜在空間から各ビューを再構築するようにトレーニングされ、それによってデータの基礎となる構造をキャプチャします。
- マルチビューグラフ学習: この方法では、データをグラフとして表します。ノードはインスタンスに対応し、エッジはビュー間の類似点を表します。次に、ラベル伝播やグラフ畳み込みネットワークなどのグラフベースの SSL 手法を適用して、マルチビュー情報を活用できます。
マルチビュー学習は、画像やビデオの分析、バイオインフォマティクス、レコメンデーションシステムなど、さまざまな分野でうまく適用されています。
課題と今後の方向性
半教師付きデータラベリングの進歩にもかかわらず、いくつかの課題が残っています。
- スケーラビリティ: SSL 技術は多くの場合、反復的なトレーニングを必要とし、特に大規模なデータセットを扱う場合は計算コストが高くなる可能性があります。より効率的なアルゴリズムを開発し、分散コンピューティングリソースを活用することは、今後の研究にとって重要な方向性です。
- ロバストネス: SSL メソッドは、ラベル付けされていないデータの品質や、ノイズの多い例や誤解を招く例の存在に敏感な場合があります。実際のアプリケーションでは、ノイズの多いデータや外れ値を処理する手法が不可欠です。
- ドメイン適応: SSL 技術を新しいドメインやタスクに適用するには、多くの場合、慎重な適応と調整が必要です。事前にトレーニングされたモデルを効果的に活用して新しい環境に適応させることができる転移学習とドメイン適応戦略は重要な研究分野です。
- 解釈可能性: SSL メソッドがより複雑になるにつれて、その意思決定プロセスを理解し、その予測を説明することがより困難になります。解釈可能な SSL モデルと視覚化技術を開発することは、信頼を築き、これらのメソッドを実際のアプリケーションに展開しやすくするために不可欠です。
自然言語処理における半教師付き学習
自然言語処理 (NLP) は、テキスト分類、名前付きエンティティ認識、感情分析などのタスクで大量のラベル付きデータに大きく依存する分野です。ただし、NLP でラベル付けされたデータを取得することは、利用可能なテキストデータが大量にあり、ドメイン固有の専門知識が必要なため、特に困難な場合があります。半教師付き学習手法は、これらの課題に対処する上で有望な結果を示しています。
顕著な例の1つは、半教師付き学習にBERT（トランスフォーマーの双方向エンコーダー表現）などの言語モデルを使用することです。これらのモデルは、マスク言語モデリングのような自己指導型の目標を使用して、大量のラベルなしテキストデータで事前にトレーニングされています。その後、事前にトレーニングされたモデルを、特定のNLPタスクに合わせて、より小さなラベル付きデータセットで微調整することで、最先端のパフォーマンスを実現できます。
NLP のその他の SSL 技術には次のものがあります。
- 半教師付きシーケンスラベリング: このアプローチでは、セルフトレーニングや共同トレーニングなどの手法を使用して、ラベル付けされていないデータを活用して、名前付きエンティティ認識や品詞タグ付けなどのシーケンスラベリングタスクのパフォーマンスを向上させます。
- 半教師付きテキスト分類：セルフトレーニング、共同トレーニング、マルチビュー学習などのSSL手法が、感情分析やトピック分類などのテキスト分類タスクにうまく適用され、ラベル付けされたデータの必要性が減りました。
コンピュータビジョンにおける半教師付き学習
コンピュータビジョンは、半教師付き学習が大きな可能性を示しているもう1つの分野です。ディープラーニングの出現により、大規模なラベル付き画像データセットの必要性がますます明らかになっています。しかし、 画像に注釈を付ける は時間と労力を要するプロセスであるため、半教師付き学習は魅力的なアプローチです。
コンピュータビジョンにおける注目すべき SSL 技術には次のようなものがあります。
- 半教師付きオブジェクト検出：Faster R-CNN や YOLO などのオブジェクト検出モデルを SSL 技術を使用してトレーニングし、ラベルのない画像を活用できます。セルフトレーニング、共同トレーニング、一貫性正規化などのアプローチが採用され、ラベル付けされたデータが限られている場合でも物体検出のパフォーマンスが向上しています。
- 半教師付きセマンティックセグメンテーション: セマンティックセグメンテーションは、画像内の各ピクセルにクラスラベルを割り当てることを目的としています。セルフトレーニング、共同トレーニング、敵対的学習などの SSL 技術を使用して、ラベルのない画像をトレーニングプロセスに組み込み、セグメンテーションの精度を向上させています。
- 半教師付き画像分類: SSL メソッドは、クラスラベルを画像全体に割り当てることを目標とする画像分類タスクで広く研究されてきました。セルフトレーニング、共同トレーニング、疑似ラベル付けなどの手法が採用され、ラベル付けされていない画像を活用して分類のパフォーマンスを向上させています。
半教師付き学習の評価指標
半教師付き学習モデルの性能評価は、ラベル付けされていないデータが存在するため難しい場合があります。正確さ、精度、想起率、F1スコアなど、教師付き学習で使用される従来の評価指標は、データのラベル付けされた部分に適用できます。ただし、疑似ラベルの品質と、ラベルなしデータでのモデルのパフォーマンスを評価するには、追加の指標が必要です。
SSL で一般的に使用される評価指標には次のものがあります。
- トランスダクティブ精度: このメトリックは、SSLトレーニングプロセス後のラベルなしデータでのモデルのパフォーマンスを測定します。これにより、モデルが目に見えない新しいデータにどの程度一般化できるかがわかります。
- 疑似ラベル精度: このメトリックは、SSL モデルによって生成された疑似ラベルの品質を評価します。疑似ラベルを実際のラベル (存在する場合) または人間の注釈者が割り当てたラベルと比較されます。
- ラベル効率: この指標は、完全に監視されたアプローチと比較して、一定レベルのパフォーマンスを達成するために必要なラベル付きデータの量の削減量を定量化します。アノテーションの負担を軽減する SSL の有効性を評価するのに役立ちます。
半教師付き学習用のツールキットとライブラリ
半教師付き学習手法の実装と実験を容易にするために、いくつかのツールキットとライブラリが開発されています。一般的な選択肢には次のものがあります。
- テンソルフロー SSL: 広く使用されているディープラーニングフレームワークである TensorFlow には、SSL アルゴリズムとユーティリティのコレクションを提供する TensorFlow SSL というライブラリが用意されています。セルフトレーニング、共同トレーニング、一貫性正規化などの手法の実装が含まれています。
- PyTorch ライトニングボルト: PyTorchのハイレベルフレームワークであるPyTorchLightning には、さまざまな SSL 技術の実装を含む Bolts というライブラリが用意されています。SSL メソッドをさまざまなタスクやデータセットに適用するためのインターフェイスが簡略化されています。
- スキキット・ラーン: Python で人気の高い機械学習ライブラリである scikit-learn には、LabelPropagation や LabelSpreading など、いくつかの SSL アルゴリズムが含まれています。これらのアルゴリズムは、既存の scikit-learn ワークフローに簡単に統合できます。
- アレンNLP: AllenNLP は PyTorch の上に構築されたオープンソースの NLP ライブラリです。セルフトレーニングや共同トレーニングなどの手法の実装を含む、NLP タスクにおける半教師あり学習のフレームワークを提供します。
Sapien を使った半教師あり学習について詳しく見る
半教師付き学習手法は、ラベル付けされていないデータを活用してAIモデルのパフォーマンスを向上させる大きな可能性を秘めています。しかし、これらの手法を効果的に実装するには、高度なアルゴリズムだけでなく、学習プロセスを導く高品質のラベル付きデータも必要です。
ここは サピエン 入ってくる。Sapienは大手プロバイダーです データ収集とラベル付け 正確さとスケーラビリティに重点を置いたサービス世界中に80,000人を超える貢献者のチームを擁し、30以上の言語と方言にまたがるSapienには、さまざまな業界にわたる半教師付き学習プロジェクトをサポートする専門知識とリソースがあります。
Sapienの柔軟でカスタマイズ可能なラベリングソリューションは、専門家からのフィードバックを得て、データラベリングのボトルネックを軽減し、大規模言語モデル（LLM）を微調整するのに役立ちます。必要なヒューマンインテリジェンスのために Sapien のチームを活用することで、ラベリング業務を効率的に拡大し、高性能で差別化された AI モデルの構築に不可欠な高品質のトレーニングデータを取得できます。
Sapien のサービスは、次のような幅広いデータタイプとアノテーション要件に対応しています。
- 質問応答アノテーション: テキストデータペアに注釈を付けて、チャットボットが自然に応答できるようにします。
- データ収集: 膨大な量の音声認識、画像、自然言語処理データにアクセスできます。
- モデルの微調整: 業界固有またはユースケース固有のデータを使用して、事前にトレーニングされたモデルを調整します。
- テストと評価: リスクと運用上の安全性を継続的に評価して、AI モデルの整合性を維持します。
- テキスト分類: コンテンツに基づいてテキストを事前定義済みのクラスに分類します。
- 感情分析: テキストデータで表現される感情を判断します。
- セマンティックセグメンテーション: 画像内のオブジェクト、特徴、または領域を識別して分離します。
- 画像分類: あらかじめ定義されたクラスに画像を分類したり、さまざまな状況に適切/不適切に分類したりできます。
高度な半教師付き学習手法と Sapien の専門家によるデータラベリングサービスを組み合わせることで、ラベル付けされていないデータの可能性を最大限に引き出し、精度、スケーラビリティ、ドメイン固有の専門知識に優れた AI モデルを構築できます。
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