AIBR プレミアム
拓海先生、最近部署で『ラベルのないデータを使って学習する手法』が話題でして、うちの現場でも使えるか気になっているのですが、簡単に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！これは教師なし学習（Unsupervised Learning）を使って、ラベルのない画像から有用な特徴を自動で学ぶ研究の話ですよ。大丈夫、一緒に分解して説明しますよ。
なるほど。で、要するに現場でラベル付けを大量にやらなくても済むようになるということですか。それって投資対効果はどう見ればよいでしょうか。
結論を先に言うと、投資対効果は高い可能性があります。ポイントは三つです。まずラベル作成コストの削減、次に既存データから汎用的な特徴が得られ再学習が少なくて済むこと、最後に学習が安定しやすく過学習に強いことです。順に説明しますよ。
ラベル作成って結構手間がかかるんです。現場からは『とりあえず1000枚ラベルして』と言われるだけで。でも、本当にラベルなしで精度が出るのですか。
良い疑問です。ここで紹介する手法はまず『セレクティブサーチ（selective search）』で画像中の目立つ部分を抽出し、その部分同士の差異で学ぶ方式です。例えるなら、工場の製品写真から不良の可能性がある箇所だけ切り出して学ぶようなものですよ。
なるほど。つまり『ラベルはないが、注目すべき箇所を自動で切り出して、その切り出し画像を学ばせる』という理解で合っていますか。これって要するに重要領域を見つけて学習資源を集中させるということ？
その通りですよ。要するに重要領域に注力して、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network、CNN）でその領域の特徴を学ぶ。それを教師なしでやるのがこの手法の肝です。終わったら特徴を使ってSVMなどで分類する流れです。
実務で気になるのは『現場ノイズや背景の違いで誤学習しないか』という点です。うちの製品写真は撮影条件がバラバラなんです。
良い視点ですね。ここでも三点を意識するとよいです。まず、切り出し段階で余計な背景を減らすこと、次にCNN側でプーリングや正規化を用いて位置や明るさの違いに強くすること、最後に最終的に人が少量ラベルを付けて微調整することで安定させることです。
なるほど、やはり完全に人手ゼロではなくて、工夫と少量のラベルで補強するのが現実ということですね。導入の最初の一歩は何から始めればよいですか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは現場で代表的な画像を数百枚集め、セレクティブサーチで切り出したパッチを確認する。それから小規模でCNNを走らせて特徴の可視化を行い、最後にSVMで性能を検証するという三段階で進めましょう。
分かりました。これって要するに『注目領域を自動で切り出して、その部分だけで特徴を学ばせるからラベルの必要性が下がるが、最終調整で人は必要』ということですね。
その解釈で正しいですよ。最後に要点を三つだけまとめます。ラベル作成コストが下がる、特徴が汎用的で再利用しやすい、少量ラベルでの微調整で十分効果が出る。これだけ押さえれば会議で説得しやすくなりますよ。
分かりました。自分の言葉で言い直します。最初に注目領域を自動で拾って、その領域で畳み込みネットワークを教師なしに学ばせる。最後に少しだけ人手で調整すれば、現場でも実用レベルに持って行けると理解しました。
