自己トレーニング法

セルフトレーニングは、機械学習でモデルのパフォーマンスを向上させるためのテクニックで、特にラベル付きデータがあまりないときに使われるんだ。この方法では、最初に少量のラベル付きデータでモデルをトレーニングする。その後、モデルが新しいラベルなしのデータに対して予測を行い、「擬似ラベル」って呼ばれるものを生成するんだ。

その後、モデルは元のラベル付きデータと新しい擬似ラベル付きデータの両方を使って自己再トレーニングする。このプロセスによって、モデルはもっと多くの例から学ぶことができ、ラベル付きデータの大きなセットを必要とせずに精度が上がるんだ。

セルフトレーニングは、ラベル付きデータを集めるのが難しい言語やドメインに特に役立つよ。少ないラベル付きサンプルを効果的に使うことで、音声認識やテキスト分類のようなタスクで結果を改善するのを助けるんだ。