人工知能と機械学習について話すとき、アルゴリズムや計算にとらわれがちです。しかし、モデルが意思決定や予測を行う前にトレーニングを行う必要があり、そこでデータの出番となります。特に、データのラベル付けはよく知られていない重要なプロセスですが、正確で有用な AI モデルを構築するためには不可欠です。
データラベリングとは
データラベル付けとは、生データに意味を持たせるためにタグ付けまたは注釈を付けるプロセスです。たとえば、猫と犬の画像では、画像のどの部分が猫でどの部分が犬かをラベル付けする必要があります。
ラベル付けできるデータの種類
データにはさまざまな形式があり、ほとんどすべてのタイプにラベルを付けることができます。
- [テキスト]:「ポジティブ」、「ニュートラル」、「ネガティブ」などの感情分析タグ。
- 画像:「車」、「木」、「人」などのオブジェクト認識タグ。
- オーディオ：トランスクリプション、ムード、またはインストゥルメントが表示されます。
なぜそれが重要なのか?
ラベル付けされたデータがなければ、機械学習モデルは燃料のない自動車のようなものです。ラベル付けによって、各データが何を表しているかがモデルに伝わります。これは以下の理由から不可欠です。
精度
ラベル付けされたデータが優れているほど、予測や意思決定を行う際のモデルの精度は高くなります。
パフォーマンスと使いやすさの向上
クオリティ データラベル AIアプリケーションがそのタスクを効果的に実行することを保証し、ユーザーにとってより有用で信頼性の高いものにします。
データラベル付けの一般的な方法
手動ラベリング
これには、人間のレビュー担当者が各データに手動でタグを付けることが含まれます。正確ではありますが、時間もかかります。
半自動ラベリング
人間はアルゴリズムによって提案されたラベルを確認します。これにより処理はスピードアップしますが、やはり人間による監視が必要です。
クラウドソーシングによるラベリング
データは大規模で多様な人々によってラベル付けされ、その多くはオンラインで行われるため、処理がより迅速でスケーラブルになります。
データラベリングの課題
時間とリソースの消費
ラベル付けは、特に大規模なデータセットの場合、時間と費用がかかる可能性があります。
品質管理
データセット全体で一貫性のある高品質のラベルを確保することは、特にクラウドソーシングによる方法を使用する場合には困難です。
データラベリング用のツールとプラットフォーム
AWS SageMaker、Labelbox、さらにはRectLabelなどのオープンソースソリューションなど、データのラベル付けに役立つツールは数多くあります。
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未加工データをアップロード
まず、ラベル付けが必要なデータをアップロードします。社内や機関にラベルを貼る必要はありません。
見積もりを受け取って確認する
当社のシステムは、データの複雑さやプロジェクトの緊急性など、さまざまな要因に基づいて迅速に見積もりを提供します。
前払い
見積もりに同意したら、前払いを進めて手続きを進めてください。
進捗状況を監視
ダッシュボードを使用して作業を監視してください。作業が完了するとすぐにわかります。
トレーニング用にエクスポート
これで、ラベル付けされたデータを AI トレーニングに使用できるようになりました。それくらい簡単です。
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