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人工知能研究のサポートにおけるデータラベル付け

データラベル付けというのは何ですか。

人工知能–機械学習でのデータのラベル付けは荒データ(画像、テキストファイル、ビデオなど)を確認し、モデルに1つ以上の意味があるラベルをつけ、情報を提供し、機械学習はそこから学習できるプロセスです。たとえば、ラベルは、画像にどんなオブジェクトが含まれているか、録音で話されている単語、またはX線画像に腫瘍があるかどうかを示すことができます。データラベル付けは、コンピュータービジョン、自然言語処理、および音声認識で使用されます。

データラベル付けはどのように機能しますか。

現在、ほとんどの実用的な機械学習モデルは教師あり学習を使用し、アルゴリズムを適用して、入力を出力にマッピングします。教師あり学習が機能するには、情報に基づいた意思決定を行うためにモデルが学習できるラベル付きデータセットが必要です。データのラベル付けは通常、注釈のない特定のデータの評価を行うように人間に依頼することから始まります。たとえば、ラベラーは、「写真に乗り物が含まれている」が正しいでデータセット内のすべての画像にタグを付けるように求められる場合があります。タグ付けは、乗り物に関連する画像内の特定のピクセルを識別するのと同じくらい単純または詳細にすることができます。機械学習モデルは、人間が提供するラベルを使用して、「モデルトレーニング」と呼ばれるプロセスで基礎となるパターンを学習します。結果は、新しいデータに関する予測を行うために使用できるトレーニング済みモデルです。

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データラベル付けはどのように機能しますか。

機械学習では、特定のモデルをトレーニングおよび評価するための標準として使用する適切にラベル付けされたデータセットは、「グラウンドトゥルース」と呼ばれることがよくあります。トレーニングされたモデルの精度は、基礎となる真実の精度に依存しますので、正確なデータのラベル付けを確実にするために時間とリソースを費やすことが不可欠です。

いくつかの一般的なタイプのデータラベル付け

コンピュータビジョン

コンピュータビジョンシステムを構築するときは、最初に画像、ピクセル、またはキーポイントにラベルを付けるか、バウンディングボックスと呼ばれるデジタル画像を完全に囲む境界線を作成して、マイニングデータセットを生成する必要があります。たとえば、画像を品質やコンテンツタイプで分類したり、画像をピクセルレベルでセグメント化したりできます。次に、画像を自動的に分類し、オブジェクトの位置を検出し、画像内の重要なポイントを特定するか、画像をセグメント化すためにこのトレーニングデータを使用して、コンピュータービジョンモデルを構築できます。

コンピュータビジョン

自然言語処理

自然言語処理では、最初にテキストの重要な部分を手動で識別するか、テキストに特定のラベルを付け、トレーニングデータセットを作成する必要があります。たとえば、テキストの感情や意図を判断し、品詞を特定し、場所や人などの適切な名詞を分類し、画像、PDF、または画像の他のファイルのテキストを特定することができます。これができるため、テキストの周囲にバウンディングボックスを描画してから、トレーニングデータセット内のテキストを手動で転記します。 自然言語処理モデルは、感情分析、エンティティ名認識、および光学式文字認識に使用されます。

音声処理

音声処理は、音声、野生生物の騒音、その他の音など、あらゆる種類の音を機械学習で使用できる構造化された形式に変換します。音声処理過程では、最初に手動で記述されたテキストに書き写す必要があります。そこから、タグとサウンド分類を追加することで、サウンドに関するより深い情報を調べることができます。この分類された音声がトレーニングデータセットになります。

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