diff --git a/intro_of_weakly_supervision_2017.md b/intro_of_weakly_supervision_2017.md
new file mode 100644
index 0000000..25090ba
--- /dev/null
+++ b/intro_of_weakly_supervision_2017.md
@@ -0,0 +1,20 @@
+# A brief introduction to weakly supervised learning
+https://academic.oup.com/nsr/article/5/1/44/4093912
+  
+# Abstract
+教師あり学習の技術はground-truth outputがわかるようにラベル付されている大量のtraining exampleから学習することでpredictive modelsを構成している。最近の技術はすでに大成功を収めているものの、多くの事例の中で、data-labeling processがハイコストなためfully ground-truthのような強力なsupervision informationを取得することが困難であることは特筆すべきる事実である。それ故、machine-learning techniquesにとっては、weakly supervisionに基づいて学習することが望ましい。本稿では、以下の3種類の典型的なweak spervisionに着目しながら、weakly supervised learning の研究過程を振り返る。  
+- incomplete supervision：
+　training dataのsubsetのみがラベル付きで与えられている場合  
+- inexact supervision：
+　見るからに粗くてがさつなラベルのみがtraining dataに与えられている場合  
+- inaccurate supervision：
+　与えられたラベルが必ずしもground-truthではない場合  
+  
+# Category
+Review Paper / Weakly Supervised Learning  
+  
+Review PaperのためContext／Contributionは省略  
+  
+# Note
+この論文では上記の3タイプに分けて説明しているが、この3つはしばしば同時に起こる。  
+