データラベリングとは、機械学習モデルが学習できるように、生データにカテゴリ、タグ、または属性を割り当てるプロセスです。これは教師あり学習の中心的な役割を果たします。
目的
目的は、生のデータセットを学習と評価に利用できるようにすることです。ラベルは、学習中にモデルが必要とする「答え」を提供します。
重要性
- 正確な教師あり ML モデルの構築に不可欠です。
- ラベル付けが不十分だとシステムの信頼性が低下します。
- 多くの場合、労働集約的でコストもかかります。
- 医学や法律などの分野における専門知識が必要です。
仕組み
- タスクとラベル スキーマを定義します。
- 生データを単位（画像、文章、音声クリップ）に分割します。
- ラベルを手動で割り当てるか、半自動ツールを使用して割り当てます。
- 品質チェックと注釈者間の合意テストを実行します。
- トレーニング用にラベル付けされたデータセットをエクスポートします。
例（実世界）
- Shaip: 自動運転車のデータのラベル付け。
- Kaggle データセット: ML コンテスト用にラベル付けされています。
- 放射線画像データセット: 医療専門家によってラベル付けされています。
参考文献 / さらに読む
- AI 向けデータ注釈 — NIST。
- データセットの注釈付けとラベル付け — IEEE Transactions on Data Engineering。
- ISO/IEC 24617: セマンティック注釈フレームワーク — ISO。
- データラベリングとは？初心者が知っておくべきことすべて – Shaip
