「遠隔監視」とは、弱くラベル付けされたトレーニングセットが与えられると分類器が学習される学習スキームです（トレーニングデータはヒューリスティック/ルールに基づいて自動的にラベル付けされます）。ラベル付きデータがヒューリスティック/自動ラベル付けされている場合、教師あり学習と半教師あり学習の両方にこのような「遠隔監視」を含めることができると思います。ただし、このページでは、「遠隔監視」は「半監視学習」と定義されます（つまり、「半監視」に限定されます）。
私の質問は、「遠隔監視」はもっぱら準監視を指しているのでしょうか？私の意見では、教師あり学習と半教師あり学習の両方に適用できます。信頼できる参照があれば提供してください。
回答:
通常、遠隔監視アルゴリズムには次の手順があります
。1]ラベル付きのトレーニングデータが含まれる場合があります
。2]ラベルなしのデータのプールに「アクセス」します
。3]この演算子はラベルにノイズが多いと予想されます
4]次に、アルゴリズムは元のラベル付きトレーニングデータがあればそれをまとめて使用し、この新しいノイズ付きラベルデータを最終出力に使用します。
さて、あなたの質問に答えるために、あなたもサイトも正しいです。アルゴリズムの4番目のステップを見て、4番目のステップでユーザーがアクセスできる任意のアルゴリズムを使用できることに注意してください。したがって、「教師あり学習と半教師あり学習の両方に適用できます」という点です。
一方、サイトはすべてのステップ1〜4をまとめて見ており、ノイズのあるラベル付けされたデータはラベル付けされていないデータのプールから取得されます。したがって、それは、任意の遠隔監視アルゴリズムの必須成分である半教師付きアルゴリズム。