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data labeling
データ・ラベリング、つまりデータ注釈付けは、機械学習(ML) モデルを開発する際の前処理段階の一部です。
データ・ラベリングに要求されるのは、未加工データ(画像、テキストファイル、動画)を識別し、そのデータに1つ以上のラベルを追加してモデルのコンテキストを指定して、機械学習モデルで正確な予測が行われるようにすることです。
データ・ラベリングは、コンピューター・ビジョンや自然言語処理(NLP)を含め、機械学習やディープラーニングのさまざまなユースケースを下支えするものです。
データレイクハウス戦略をデータ・アーキテクチャーに統合することで、AIの拡張やコスト最適化の機会など、そのパワーを実感してください。
企業はソフトウェア、プロセス、データアノテーターを統合して、データのクリーニング、構造化、ラベル付けを行っています。このトレーニングデータは機械学習(ML)モデルの基礎となります。ラベルを使用すると、アナリストはデータ・セット内の変数を分離してから、MLモデルに最適なデータの予測因子を選ぶことができます。ラベルはモデルトレーニングに適切なデータ・ベクトルを識別し、モデルは最善の予測を行う方法を学習します。
データ・ラベリングの作業には、機械の支援に加えて「ヒューマン・イン・ザ・ループ(HITL)」を取り入れる必要があります。HITLでは、MLモデルの作成、トレーニング、微調整、テストに対して人間の「データ・ラベル作成者」の判断を活用します。特定のプロジェクトに最も適したデータ・セットをモデルに与えることで、データのラベリング・プロセスを管理するのに役立ちます。
コンピューターではMLモデルをトレーニングするのにラベル付きデータもラベルなしデータも使用されるが、相違点は何か
コンピューターでは、データを組み合わせて半教師あり学習に使用することもあります。こうすると、データ・セットが大規模で注釈付きなのにデータ・ラベリングは手動で行わなければならない、ということが少なくなります。
データ・ラベリングは、高性能MLモデルの開発の中でもクリティカルなステップです。ラベリングは単純に見えますが、実装するのは必ずしも簡単ではありません。そのため企業は、ラベリングに対する最適なアプローチを決定するために、多数の要素と方法を検討する必要があります。データ・ラベリングの方法にはそれぞれ長所と短所があるため、タスクの複雑さや、プロジェクトの規模、範囲、期間について、詳細なアセスメントを行うことをお勧めします。
データ・ラベリングの進め方をいくつか紹介します。
データ・ラベリングでよくあるトレードオフは、ビジネスの拡張までの期間は短縮されるものの、コストがかかりがちであることです。一般に、データが正確であるほど、モデルによる予測も改善されるため、コストが高くなっても、データから得られる価値は多くの場合、投資に見合う価値が十分あります。データ注釈付けにより、データ・セットに付くコンテキストが増えるため、探索的データ分析だけでなく、機械学習(ML)や人工知能(AI)のアプリケーションの性能も向上します。たとえば、データ・ラベリングをすることで、検索エンジンプラットフォームではより関連性の高い検索結果が得られ、Eコマースプラットフォームではより的を射たおすすめ商品が表示されます。他の主要なメリットと課題も詳しく見ていきましょう。
データ・ラベリングにより、ユーザー、チーム、企業は、優れたコンテキスト、品質、ユーザビリティーが得られます。より具体的には、次のことが期待できます。
データ・ラベリングに課題がないわけではありません。特に、次のような課題が最も一般的です。
どのアプローチでも、次に示すベスト・プラクティスで、データ・ラベリングの精度と効率が最適化されます。
データ・ラベリングにより、あらゆる業種・業務で、多数のコンテキストの正確性、品質、ユーザビリティーが向上しますが、次のように、より顕著なユースケースもあります。
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