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Oct 26, 2023

データのラベル付けとは何ですか? (定義、例)

L'etichettatura dei dati si riferisce alla pratica di identificare gli elementi dei dati grezzi forniti.

データのラベル付けとは、生データの項目を識別して意味を与え、機械学習モデルがそのデータを使用できるようにする実践を指します。 生データが動物の写真だと仮定しましょう。 その場合、鳥、馬、ウサギなど、モデルのさまざまな動物すべてにラベルを付ける必要があります。 適切なラベルがないと、機械学習モデルは画像内にどのような異なるデータ型があるかを認識できません。

データのラベル付けは、機械学習モデルをトレーニングまたは使用する前に不可欠なステップです。 コンピューター ビジョン、自然言語処理 (NLP)、画像および音声認識などの多くのアプリケーションに関与しています。

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機械学習アルゴリズムには、教師ありと教師なしの 2 つの主なカテゴリがあります。

教師あり機械学習アルゴリズムでは、アルゴリズムに学習させるためのラベル付きデータを提供し、学習した内容を新しいデータに適用する必要があります。 ラベル付けされたデータが正確であればあるほど、アルゴリズムの結果も良くなります。 ほとんどの場合、データのラベル付けは、アルゴリズムが学習するラベルのないデータに対して何らかの決定を下す人 (「ラベラー」と呼ばれることが多い) から始まります。

アルゴリズムで木を識別したいとします。 モデルをトレーニングするには、ラベラーは最初に画像を提示され、画像に木が含まれているかどうかを示す「true」または「false」で答える必要があります。 次に、アルゴリズムはこれらの決定を使用して画像パターンを識別し、木が何であるかを学習し、それを使用して将来の画像に木が含まれるかどうかを予測します。

データのラベル付けは優れた機械学習モデルの開発に不可欠であるため、企業や開発者はデータのラベル付けを非常に真剣に受け止めています。 ただし、データのラベル付けには時間がかかる場合があるため、企業によってはツールやサービスを使用してプロセスをアウトソーシングしたり自動化したりする場合があります。

さまざまなアプローチを使用してデータにラベルを付けることができます。 これらのアプローチのどちらを選択するかは、データのサイズ、プロジェクトの範囲、完了までに必要な時間によって異なります。 さまざまなラベル付け方法を分類する 1 つの方法は、ラベル付けを人間が行うかコンピューターが行うかということです。 人間がラベル付けを行う場合、それは 3 つの形式のいずれかになります。

このアプローチは、データのラベル付けに取り組む専門のデータ サイエンティストを多数抱える大企業で使用されています。 内部ラベル付けは、データを外部請負業者やベンダーに送信せずに社内で行われるため、アウトソーシングよりも安全かつ正確です。 このアプローチにより、アウトソーシング エージェントが信頼できない場合でも、データの漏洩や悪用が防止されます。

このオプションは、企業が余裕を持っている以上のリソースを必要とする大規模で高レベルのプロジェクトに適した方法となります。 とはいえ、フリーランスのワークフローを管理する必要があるため、企業は時間通りに仕事を終わらせるために並行して作業するさまざまなチームを雇用するため、コストと時間がかかる可能性があります。 作業の流れと品質を維持するには、すべてのチームが結果を提供する際に同様のアプローチを使用する必要があります。 それ以外の場合は、結果を同じ形式にまとめるためにさらに多くの労力が必要になります。

このアプローチでは、企業または開発者はサービスを使用して、データに迅速かつ低コストでラベルを付けます。 最も有名なクラウドソーシング プラットフォームの 1 つは reCAPTCHA です。これは基本的に CAPTCHA を生成し、ユーザーにデータにラベルを付けるように求めます。 次に、プログラムはさまざまなユーザーからの結果を比較し、ラベル付きデータを生成します。

ただし、ラベル付けを自動化し、コンピューターを使用してラベル付けを行う場合は、2 つの方法のいずれかを使用できます。

このアプローチでは、元のデータを使用して合成データを生成し、ラベル付けプロセスの品質を向上させます。 このアプローチはプログラムによるラベル付けよりも優れた結果をもたらしますが、より多くのデータを生成するにはより多くの処理能力が必要となるため、大量のコンピューティング能力が必要になります。 このアプローチは、企業がスーパーコンピューターまたは妥当な時間内に大量のデータを処理および生成できるコンピューターにアクセスできる場合に適しています。

計算能力を節約するために、このアプローチでは、追加のデータを生成する代わりに、スクリプトを使用してラベル付けプロセスを実行します。 ただし、プログラムによるラベル付けでは、ラベル付けの品質を保証するために人間による注釈が必要になることがよくあります。

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データのラベル付けにより、ユーザー、チーム、企業はデータとその使用法をより深く理解できるようになります。 主に、データのラベル付けは、より正確な予測を提供し、データの使いやすさを向上させる方法を提供します。

正確なデータのラベル付けにより、ラベルのないデータを使用する場合よりも機械学習アルゴリズム内の品質保証が向上します。 これは、モデルがより高品質のデータでトレーニングされ、期待される出力が得られることを意味します。 適切にラベル付けされたデータは、後続のモデルをテストおよび反復するためのグラウンド トゥルース (つまり、ラベルが現実世界のシナリオをどのように反映しているか) を提供します。

データのラベル付けにより、モデル内のデータ変数の使いやすさも向上します。 たとえば、カテゴリ変数をバイナリとして再分類して、モデルでより利用しやすくすることができます。 データを集約すると、モデル変数の数を減らしたり、制御変数を含めることが可能になったりして、モデルを最適化できます。 データを使用してコンピューター ビジョンまたは NLP モデルを構築する場合、高品質のデータを使用することが最優先事項である必要があります。

データのラベル付けは費用と時間がかかり、人的ミスが発生しやすくなります。

データのラベル付けは機械学習モデルにとって重要ですが、リソースと時間の両方の観点から見てコストがかかる可能性があります。 企業がより自動化されたアプローチを採用しているとします。 その場合でも、エンジニアリング チームはデータ処理の前にデータ パイプラインを設定する必要があります。 手作業によるラベル付けは、ほとんどの場合、費用と時間がかかります。

これらのラベル付けアプローチは人的エラー (コーディング エラー、手動入力エラーなど) の影響も受け、データ品質が低下する可能性があります。 たとえ小さなエラーであっても、不正確なデータ処理とモデリングにつながります。 品質保証チェックはデータの品質を維持するために不可欠です。

データ ラベル付けプロジェクトで選択したラベル付けアプローチに関係なく、データ ラベル付けプロセスの精度と効率を向上させるための一連のベスト プラクティスがあります。 たとえば、大量の高品質のトレーニング データを使用して機械学習モデルを構築しますが、これには費用と時間がかかります。 より優れたトレーニング データを開発するために、次の 1 つ以上の方法を使用できます。

上で述べたアプローチのいずれかを使用してデータにラベルを付けるために使用できるオンライン ツールやソフトウェア パッケージが多数あります。