データラベル付けサービスは機械学習モデルで使用されるデータセットに対する高正確とのラベルを作るために、データラベル付けの担当者を提供している。
機械学習モデルをトレーニングするのに、分析か分類したい代表的なデータサンプルが必要に加えて、各サンプルを処理できるように機械学習アルゴリズムを提供すること。例えば：画像内の花が確認できるモデルをトレーニングするには、トレーニングデータセット内のヒマワリ、バラ、チューリップなどのオブジェクトにラベル付けて、また医療書類内の疾患名が識別できるモデルをトレーニングするには、データセット内の関係がある単語にラベルを付けるのも必要でしょう。したがって、データラベル付けは機械学習発展過程の中での最初のステップである。
データラベル付けを開始するのに、担当者にリソースを3つ作成すること。詳細は次のとおりです。
- 代表的なデータサンプルを含むデータセット。
- マニュアル。 これらのリソースを作成したら、スタッフに送信してラベルを付ける。ラベラーは、指示に従ってデータセット内のラベル付けを実施し始める。出来上がったら、ラベル付けがされた適切なデータが出力でき、そのデータセットを機械学習発展で使用できる。
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