Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semi-Supervised Learning of Classifiers from a Statistical Perspective: A Brief Review

論文の概要: Semi-Supervised Learning of Classifiers from a Statistical Perspective: A Brief Review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04046v1
Date: Thu, 8 Apr 2021 20:41:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-12 23:30:42.967350
Title: Semi-Supervised Learning of Classifiers from a Statistical Perspective: A Brief Review
Title（参考訳）: 統計的視点による半教師付き分類器の学習:簡単なレビュー
Authors: Daniel Ahfock, Geoffrey J. McLachlan
Abstract要約: ここでは、分類器を形成する統計的SSLアプローチについてレビューする。本研究では, 部分的に分類されたサンプルから生成した分類器が, サンプルが完全に分類された場合よりも, 予測誤差率が小さいことに着目した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6752182911522517
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: There has been increasing attention to semi-supervised learning (SSL) approaches in machine learning to forming a classifier in situations where the training data for a classifier consists of a limited number of classified observations but a much larger number of unclassified observations. This is because the procurement of classified data can be quite costly due to high acquisition costs and subsequent financial, time, and ethical issues that can arise in attempts to provide the true class labels for the unclassified data that have been acquired. We provide here a review of statistical SSL approaches to this problem, focussing on the recent result that a classifier formed from a partially classified sample can actually have smaller expected error rate than that if the sample were completely classified.
Abstract（参考訳）: 分類器の訓練データが限られた数の分類された観測であるが、はるかに多くの分類されていない観測からなる状況において、機械学習における半教師付き学習(ssl)のアプローチに注目が集まっている。これは、取得した未分類データに対して真のクラスラベルの提供を試みる際に生じる、高い取得コストとその後の財務、時間、倫理的な問題により、分類データの調達が極めてコストがかかるためである。本稿では,この問題に対する統計sslのアプローチを概観し,部分的に分類されたサンプルから生成した分類器が,サンプルが完全に分類された場合よりも実際の予測誤差率を小さくできるという最近の結果に注目した。

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