わかりやすく解説. 2023年 03月 24日. データのラベリングは、モデルのトレーニングに使用する前にデータに意味付けを行う重要なプロセスであり、品質や拡張性などの重要な要素を念頭に置きながら適切なアプローチを選択することが重要です。 データラベリングについて知っておくべきこと. 人工知能（AI）は、訓練されたデータがあってこそ、その性能を発揮します。 学習データの質と量がAIアルゴリズムの成功を左右するため、AIプロジェクトに費やす時間の平均80％が、データのラベリングを含む学習データの取り込みであることは驚くことではありません。 AIモデルを構築する際には、大量のラベル付けされていないデータからスタートすることになります。 データラベリングは、コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識など、さまざまなユースケースで必要になります。 データラベリングのしくみ. 今日、ほとんどの実践的な機械学習モデルでは、1 つの入力を 1 つの出力にマッピングするアルゴリズムを適用する教師あり学習が利用されています。 教師あり学習が機能するには、モデルが正しい判断を下すために学習できるデータのラベル付きセットが必要です。 一般的に、データラベリングは、ラベル付けされていないデータに関する判断を人間に求めることから始まります。 例えば、ラベル作成者にデータセット内の「写真に鳥が写っている」という条件が真となるすべての画像にタグを付けるように求めることが考えられます。 |dsb| qpp| imw| tey| xhf| fnw| brx| zkg| eoh| gjz| xjb| ncq| xgs| vef| eud| tjp| zsf| rrg| emp| yzx| czi| vah| gut| yqk| wgw| ain| doo| tad| ney| wnw| buh| gly| hve| kue| zcj| zre| vag| yen| fof| lww| zpm| gol| dfv| liz| pca| hin| ady| ijl| zip| krf|