ラベルが付いているデータからの学習を教師あり学習，ラベルなしデータからの学習を教師なし学習といい，両方とも使うのが半教師あり学習である．画像認識でいえば，「犬」や「猫」とラベルされた画像データから学習することは教師あり学習，画像データのみから分類することは教師なし学習である．マルコフ状態モデルの文脈では，ラベルとは代表構造（状態）に対応しており，シミュレーションデータはすべての構造を識別できるのでラベルありデータである．一般に，多くの実験データで得られる情報だけではすべての構造は識別できないので，実験データはラベルなしデータと見なせる．（実験医学増刊3820より）

機械学習を生命科学に使う！

シークエンスや画像データをどう解析し、新たな生物学的発見につなげるか？

小林徹也，杉村　薫，舟橋　啓／編