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Oct 29, 2023

データラベリングとは何ですか?なぜそれが人工知能にとって重要なのでしょうか?

11 gennaio 2023 di Mark Allinson Lascia un commento L'etichettatura dei dati è un processo

2023年1月11日 マーク・アリンソン コメントを残す

データのラベル付けは、データ サンプル内の項目を識別してタグ付けするプロセスです。 このプロセスは手動で行うことも、指定されたソフトウェアを使用して行うこともできます。 アルゴリズムとも呼ばれる固有のシーケンスを提供するには、さまざまなクラス項目にタグ付けされたラベルが固有で、記述的で、独立している必要があります。

機械学習では、データのラベル付けにより、識別された生データに意味のあるラベルが追加され、機械学習モデルがデータから学習できるようになります。

画像注釈ツールは、コンピューター ビジョン アルゴリズムのトレーニングに使用される構造化データセットを通じて、データの注釈とラベル付けのプロセスを簡素化するソフトウェアです。 このツールは、テキスト、画像、データベースなどのあらゆる形式の生データや、PowerPoint プレゼンテーションやホワイトボードなどの形式に対して使用できます。

データのラベル付けと注釈は、人々にさまざまなオブジェクトを特定してラベルを付けるよう依頼するだけで、または複雑な AI ガイドのプロセスを通じて行うこともできます。 機械学習では、AI 誘導プロセスは人間からのタグ入力を収集することから始まり、機械学習モデルはモデル トレーニング プロセスの基礎となるパターンを学習します。

適切にラベル付けされたデータセットをグラウンド トゥルース、つまり特定の機械学習モデルをトレーニングおよび評価するための標準ツールとして使用できます。 グラウンド トゥルースの精度によってトレーニングされたモデルの精度が決まるため、エラーを回避するには時間とリソースが必要になります。

データのラベル付けには、予測可能なパターンのための強力な基盤を確立するために、大量の生データ バッチが必要です。 学習の基礎を築くために使用するデータには、学習モデルがデータをパターンに整理するのに役立つ特定のデータ特徴に基づいてタグ付けおよびラベルを付ける必要があります。

正確にラベル付けされたデータセットは、機械学習モデルがアノテーションの精度を向上させ、予測をチェックするために利用する信頼できるグラウンド トゥルースを提供します。 トレーニング セットの精度は、データのラベル付けにおけるエラーの影響を受けます。

間違いを避けるために、機械学習データ モデルのトレーニングとテストに人間のラベル作成者を常駐させるヒューマンインザループ (HITL) アプローチを採用できます。

機械学習は、分析対象のデータの性質に応じて、AI を活用したさまざまなデータのラベル付けと注釈のプロセスを適用します。 データラベル付けの一般的なタイプは次のとおりです。

コンピューター バージョンのモデルを開発するには、データのキー ポイント、画像、ピクセルにラベルを付けるか、単一のエンティティを境界ボックスにカプセル化してトレーニング データセットを作成する必要があります。 識別された各アイテムに割り当てられたラベルは、完全に正しいものである必要があります。

この方法で開発したコンピューター バージョンを使用すると、画像内のキー ポイントの自動識別、画像の分類、画像のセグメント化、またはオブジェクトの位置の検出を行うことができます。

音声処理バージョンは、検出可能なすべての音声を機械学習用の構造化形式に変換します。 これらの音には次のようなものがあります。

このプロセスには人間の介入が必要であり、まず手動でテキストに書き写します。 音声を分類しタグを追加することで、データをさらに発展させることができます。 このバージョンのカテゴリとタグは、後続の生データのトレーニング データセットになります。

自然言語処理は、光学式文字認識、エンティティ名認識、センチメント分析におけるテキスト データのデータ ラベル付けプロセスです。 このプロセスは、テキスト バッチ内のさまざまな項目を手動で識別し、タグを割り当ててグラウンド トゥルースを作成することから始める必要があります。 次のようなデータ バッチのさまざまな部分を特定したい場合があります。

これらの部分を識別するには、テキスト ブロックの周囲に境界線を引き、後でテキストをグラウンド トゥルースに転写する必要があります。

利用可能な各データ ラベル形式の精度と効率を向上させるために適用できる、次のようなさまざまな手法があります。

データのラベル付けは、機械学習、データ処理、教師あり学習において不可欠です。 手動でデータにラベルを付けることも可能ですが、AI を使用すると効率、精度、一度に注釈を付けることができるデータの量が向上します。

入力データと出力データは、将来の使用に備えて処理され、ラベルが付けられます。 特定のデータ項目を識別してラベルを付けるようにシステムをトレーニングすると、バッチを解読してラベルを適切に割り当てることができます。

AI データ ラベリングの最も一般的なアプリケーションの 1 つは、自動運転車用の ML アルゴリズムの構築です。 自律走行車は、環境と対話して安全に運転するために、コース上のさまざまなオブジェクトを識別する機械学習アルゴリズムを必要としています。

車の人工知能は、データのラベル付けと注釈を通じて、環境内で利用可能なさまざまなオブジェクトと、事故を回避するために取るべき行動を区別できます。

Filed Under: 人工知能 タグ: データ、ラベル付け、学習、機械