AI トレーニング データの注釈

高品質のデータ注釈が高度な AI ソリューションを強化

人工知能はコンピューティング システムとの人間のような相互作用を促進しますが、機械学習はこれらの機械があらゆる相互作用を通じて人間の知性を模倣することを学習できるようにします。 しかし、これらの非常に高度な ML および AI ツールの原動力は何でしょうか? データ注釈。

データは ML アルゴリズムを動かす原材料です。使用するデータが多ければ多いほど、AI 製品はより優れたものになります。 大量のデータにアクセスできることは非常に重要ですが、実行可能な結果を​​得るために正確に注釈を付けることも同様に重要です。 データ アノテーションは、高度で信頼性が高く正確な ML アルゴリズムのパフォーマンスを支えるデータの原動力です。

AI トレーニングにおけるデータ アノテーションの役割

データ注釈は、ML トレーニングと AI プロジェクトの全体的な成功において重要な役割を果たします。 特定の画像、データ、目的、およびビデオを識別し、それらにラベルを付けて、マシンがパターンを識別し、データを分類しやすくするのに役立ちます。 これは、正確な予測を行うために ML モデルをトレーニングする人間主導のタスクです。

データ注釈が正確に実行されない場合、ML アルゴリズムは属性をオブジェクトに簡単に関連付けることができません。

AI システムのアノテーション付きトレーニング データの重要性

データ注釈により、ML モデルの正確な機能が可能になります。 データ注釈の精度と精度と AI プロジェクトの成功の間には、議論の余地のない関連があります。

119 年に 2022 億ドルと推定される世界の AI 市場価値は、 1,597によって$ 2030億期間中、CAGR 38% で成長しています。 AI プロジェクト全体がいくつかの重要なステップを通過しますが、データ注釈段階は、プロジェクトが最も重要な段階にある場所です。

データのためにデータを収集しても、プロジェクトにはあまり役立ちません。 AI プロジェクトを成功させるには、大量の高品質で関連性のあるデータが必要です。 ML プロジェクト開発の時間の約 80% は、ラベル付け、スクラブ、集計、識別、拡張、注釈付けなどのデータ関連のタスクに費やされます。

データ注釈は、意図を解読し、あいまいさを乗り越え、不確実な情報を分類する生来の能力を持っているため、人間がコンピューターよりも優れている分野の XNUMX つです。

データ注釈が重要なのはなぜですか?

人工知能ソリューションの価値と信頼性は、モデルのトレーニングに使用されるデータ入力の品質に大きく依存します。

機械は私たちのように画像を処理できません。 トレーニングを通じてパターンを認識するようにトレーニングする必要があります。 機械学習モデルは、ヘルスケアや自律走行車などの重要なソリューションなど、データ注釈のエラーが危険な影響を与える可能性がある幅広いアプリケーションに対応しているためです。

データ注釈により、AI ソリューションが最大限に機能することが保証されます。 パターンと相関関係を通じて環境を正確に解釈し、予測を行い、必要なアクションを実行するように ML モデルをトレーニングするには、高度に分類され、注釈が付けられている必要があります。 トレーニングデータ. 注釈は、データセット内の重要な特徴をタグ付け、転写、およびラベル付けすることにより、必要な予測を ML モデルに示します。

教師あり学習

データ注釈について深く掘り下げる前に、教師あり学習と教師なし学習を通じてデータ注釈を解明しましょう。

機械学習教師あり機械学習のサブカテゴリは、適切にラベル付けされたデータセットを使用した AI モデルのトレーニングを示します。 教師あり学習方法では、一部のデータはすでに正確にタグ付けされ、注釈が付けられています。 ML モデルは、新しいデータにさらされると、トレーニング データを利用して、ラベル付けされたデータに基づいて正確な予測を行います。

たとえば、ML モデルは、さまざまな種類の服でいっぱいの食器棚でトレーニングされます。 トレーニングの最初のステップは、布の各アイテムの特性と属性を使用して、さまざまな種類の服でモデルをトレーニングすることです。 トレーニングの後、マシンは以前の知識またはトレーニングを適用することで、個々の衣服を識別できるようになります。 教師あり学習は、分類 (カテゴリに基づく) と回帰 (実際の値に基づく) に分類できます。

データ注釈が AI システムのパフォーマンスに与える影響

AI トレーニング データのラベル付け データは決して単一のエンティティではなく、テキスト、ビデオ、画像など、さまざまな形式を取ります。 言うまでもなく、データ注釈にはさまざまな形式があります。

マシンがさまざまなエンティティを理解し、正確に識別するためには、名前付きエンティティのタグ付けの品質を強調することが重要です。 タグ付けとアノテーションの XNUMX つの間違いで、ML は Amazon を e コマース ストア、川、またはオウムと区別できませんでした。

さらに、データ注釈は、マシンが微妙な意図を認識するのに役立ちます。これは、人間にとって自然な性質です。 私たちは異なる方法でコミュニケーションを取り、人間は明示的に表現された考えと暗黙のメッセージの両方を理解します。 たとえば、ソーシャル メディアの返信やレビューには肯定的なものと否定的なものの両方が含まれる可能性があり、ML はその両方を理解できる必要があります。 'すばらしい所。 また訪れます。 それは前向きなフレーズですが、「かつてはなんて素晴らしい場所だったのでしょう! 私たちはこの場所が大好きでした! は否定的であり、ヒューマン アノテーションを使用すると、このプロセスがはるかに簡単になります。

データ注釈の課題とその克服方法

データ注釈の XNUMX つの主な課題は、コストと精度です。

非常に正確なデータの必要性: AI および ML プロジェクトの運命は、注釈付きデータの品質にかかっています。 ML および AI モデルには、モデルをトレーニングして変数間の相関関係を認識できるように、適切に分類されたデータを一貫して供給する必要があります。

大量のデータの必要性: すべての ML および AI モデルは大規模なデータセットで成功します。XNUMX つの ML プロジェクトには、少なくとも数千のラベル付きアイテムが必要です。

リソースの必要性: AI プロジェクトは、コスト、時間、労働力の両面でリソースに依存します。 これらのいずれかがなければ、データ注釈プロジェクトの品質が狂ってしまう可能性があります。

[また読む: 機械学習のためのビデオアノテーション ]

データ注釈のベスト プラクティス

データ アノテーションの価値は、AI プロジェクトの結果に与える影響から明らかです。 ML モデルをトレーニングしているデータセットに不整合、偏り、不均衡、または破損がある場合、AI ソリューションは失敗する可能性があります。 さらに、ラベルが間違っていて、アノテーションに一貫性がない場合、AI ソリューションも不正確な予測をもたらします。 では、データ注釈のベスト プラクティスは何ですか?

効率的かつ効果的なデータ注釈のヒント

  • 作成するデータ ラベルは、具体的でプロジェクトのニーズと一貫性があり、すべての可能なバリエーションに対応できる一般的なものであることを確認してください。
  • 機械学習モデルのトレーニングに必要な大量のデータに注釈を付けます。 注釈を付けるデータが多いほど、モデル トレーニングの結果が向上します。
  • データ アノテーション ガイドラインは、品質基準を確立し、プロジェクト全体および複数のアノテーター間での一貫性を確保するのに大いに役立ちます。
  • データの注釈付けはコストがかかり、人員に依存する可能性があるため、サービス プロバイダーから事前にラベル付けされたデータセットをチェックアウトすることは理にかなっています。
  • 正確なデータの注釈とトレーニングを支援するために、ヒューマン イン ザ ループの効率性を取り入れて多様性をもたらし、注釈ソフトウェアの機能と共に重大なケースに対処します。
  • アノテーターの品質コンプライアンス、正確性、および一貫性をテストして、品質を優先します。

アノテーションプロセスにおける品質管理の重要性

データ注釈の品質 高品質のデータ注釈は、高性能 AI ソリューションの生命線です。 十分に注釈が付けられたデータセットは、混沌とした環境であっても、AI システムが申し分のないパフォーマンスを発揮するのに役立ちます。 同様に、その逆も同じように真です。 アノテーションの不正確さに満ちたデータセットは、一貫性のないソリューションを投げ出すことになります。

したがって、画像、ビデオのラベル付け、および注釈プロセスの品質管理は、AI の結果に重要な役割を果たします。 ただし、注釈プロセス全体で高品質の管理基準を維持することは、小規模および大規模な企業にとって困難です。 さまざまな種類の注釈ツールと多様な注釈作業員への依存は、品質の一貫性を評価して維持するのが難しい場合があります。

分散型またはリモートで作業するデータ アノテーターの品質を維持することは、特に必要な標準に慣れていない人にとっては困難です。 さらに、分散した従業員全体で特定する必要があるため、トラブルシューティングやエラーの修正に時間がかかる場合があります。

解決策は、アノテーターをトレーニングするか、スーパーバイザーを巻き込むか、複数のデータ アノテーターにデータセット アノテーションの精度についてピアを調べてレビューしてもらうことです。 最後に、アノテーターの標準に関する知識を定期的にテストします。

アノテーターの役割と、データに適したアノテーターを選択する方法

ヒューマン・アノテーターは、AI プロジェクトの成功の鍵を握っています。 データ アノテーターは、コンテキストを提供し、意図を理解し、データのグラウンド トゥルースの基礎を築くことができるため、データに正確、一貫性、信頼性の高いアノテーションが付けられるようにします。

一部のデータには、かなりの信頼性を備えた自動化ソリューションの助けを借りて、人為的または自動的に注釈が付けられています。 たとえば、Google から何十万もの家の画像をダウンロードして、データセットとして作成できます。 ただし、データセットの精度は、モデルがパフォーマンスを開始した後にのみ確実に決定できます。

自動化された自動化により、問題がより簡単かつ迅速になる可能性がありますが、間違いなく、正確性は低下します。 反対に、ヒューマン・アノテーターは時間がかかり、コストが高くなる可能性がありますが、より正確です。

ヒューマン・データ・アノテーターは、主題に関する専門知識、生来の知識、および特定のトレーニングに基づいて、データに注釈を付けて分類できます。 データ・アノテーターは、正確さ、精度、および一貫性を確立します。

[また読む: データ注釈の初心者向けガイド: ヒントとベスト プラクティス ]

まとめ

高性能の AI プロジェクトを作成するには、高品質の注釈付きトレーニング データが必要です。 十分に注釈が付けられたデータを一貫して取得することは、大企業であっても時間とリソースを消費する可能性がありますが、解決策は Shaip のような確立されたデータ注釈サービス プロバイダーのサービスを求めることにあります。 Shaip では、市場と顧客の需要を満たすことにより、データ注釈専門サービスを通じて AI 機能の拡張を支援します。

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