[PT1] 特別講演
弱教師付き機械学習の新展開

[PT1] 弱教師付き機械学習の新展開

～限られた情報からでも精度良く～

*杉山 将^1,2 (1. 理化学研究所、2. 東京大学)

近年、画像処理や自然言語処理などの分野で、ラベル付きのビッグデータを用いた機械学習技術が広く活用されている。 しかし、データのラベル付けにはコストがかかる事が多いため、大量にラベル付きデータを収集できないこともある。 また、クラウドソーシングや IoT デバイスなどを用いて集めたラベル情報にはノイズが含まれる事が多く、そのままではうまく学習できないこともある。 本講演では、このような問題の解決を目指した、汎用的な弱教師付き学習の技術を紹介する。