データアノテーションとは [2024年更新] – ベストプラクティス、ツール、メリット、課題、種類など
データ注釈の基本を知りたいですか? 始める前に、初心者向けの完全なデータ注釈ガイドをお読みください。
したがって、新しいAI / MLイニシアチブを開始したいのですが、今では、高品質を見つけるだけでなく、すぐに気づきます。 トレーニングデータ だけでなく、データの注釈もプロジェクトのいくつかの困難な側面になります。 AI および ML モデルの出力は、トレーニングに使用するデータに左右されます。そのため、データの集計と、そのデータのタグ付けと識別に適用する精度が重要です。
ビジネスAIとマシンに最適なデータ注釈とデータラベリングサービスをどこで入手できますか
学習プロジェクト？
それはあなたのようなすべてのエグゼクティブとビジネスリーダーが彼らを開発するときに考慮しなければならない質問です
AI / MLイニシアチブのそれぞれのロードマップとタイムライン。
概要
この記事は、プロセスが何であるか、なぜそれが避けられない、重要であるかを明らかにすることに完全に専念しています
データ注釈ツールなどに取り組む際に企業が考慮すべき要素。 したがって、ビジネスを所有している場合は、このガイドでデータアノテーションについて知っておく必要のあるすべてのことを説明しているので、啓蒙に向けて準備してください。
このガイドは誰のためのものですか？
この広範なガイドの対象は次のとおりです。
- 大量のデータを定期的に処理しているすべての起業家やソロプレナー
- AIと機械学習、またはプロセス最適化手法を使い始めている専門家
- AIモジュールまたはAI駆動型製品の市場投入までの時間を短縮することを目的としたプロジェクトマネージャー
- そして、AIプロセスに関係するレイヤーの詳細を知りたい技術愛好家。
データ注釈とは何ですか？
データ注釈は、機械学習アルゴリズムが処理する情報を理解して分類できるようにするために、データに属性を付与、タグ付け、またはラベル付けするプロセスです。 このプロセスは、AI モデルのトレーニングに不可欠であり、画像、オーディオ ファイル、ビデオ映像、テキストなどのさまざまなデータ タイプを正確に理解できるようにします。
コンピューター ビジョン、自然言語処理 (NLP)、センサーからのデータに依存して正確な運転判断を下す自動運転車を想像してみてください。 自動車の AI モデルが他の車両、歩行者、動物、障害物などの障害物を区別できるようにするには、受け取るデータにラベルを付けるか注釈を付ける必要があります。
教師あり学習では、モデルに与えられるラベル付けされたデータが多いほど、自律的に機能することを学習する速度が速くなるため、データの注釈は特に重要です。 注釈付きデータにより、チャットボット、音声認識、自動化などのさまざまなアプリケーションに AI モデルを展開できるようになり、最適なパフォーマンスと信頼できる結果が得られます。
機械学習におけるデータアノテーションの重要性
機械学習には、人間が経験から学ぶのと同じように、データから学習することによってコンピューター システムのパフォーマンスを向上させることが含まれます。 データの注釈、またはラベル付けは、アルゴリズムをトレーニングしてパターンを認識し、正確な予測を行うのに役立つため、このプロセスで非常に重要です。
機械学習では、ニューラル ネットワークは層に編成されたデジタル ニューロンで構成されます。 これらのネットワークは、人間の脳と同様に情報を処理します。 ラベル付きデータは、アルゴリズムがラベル付きの例から学習する機械学習の一般的なアプローチである教師あり学習に不可欠です。
ラベル付きデータを使用してデータセットをトレーニングおよびテストすると、機械学習モデルは受信データを効率的に解釈して分類できるようになります。高品質の注釈付きデータを提供して、アルゴリズムが自律的に学習し、人間の介入を最小限に抑えて結果に優先順位を付けられるようにすることができます。AI におけるデータ注釈の重要性は、モデルの精度とパフォーマンスを向上させる能力にあります。
データ注釈が必要なのはなぜですか？
私たちは、コンピューターが正確であるだけでなく、関連性がありタイムリーな究極の結果を提供できることを知っています。 しかし、機械はどのようにしてそのような効率で提供することを学ぶのでしょうか？
これはすべてデータ注釈によるものです。 機械学習モジュールがまだ開発中の場合、意思決定やオブジェクトや要素の識別を向上させるために、大量のAIトレーニングデータが次々と提供されます。
データ注釈のプロセスを通じてのみ、モジュールは猫と犬、名詞と形容詞、道路と歩道を区別できるようになります。
データ注釈がなければ、機械は世界のあらゆるものについての固有の情報や知識を持たないため、すべての画像が機械にとって同じものになります。
システムが正確な結果を提供し、モジュールがコンピュータービジョンと音声、認識モデルをトレーニングする要素を識別するのに役立つようにするには、データ注釈が必要です。 支点に機械駆動の意思決定システムがあるモデルまたはシステムでは、意思決定が正確で適切であることを確認するためにデータ注釈が必要です。
LLM 用のデータ注釈?
LLM はデフォルトではテキストや文章を理解できません。ユーザーが正確に探しているものを解読し、それに応じて提供するために、すべてのフレーズや単語を分析するように訓練されている必要があります。
したがって、生成 AI モデルがクエリに対して最も正確で適切な応答を導き出すとき、たとえ最も奇妙な質問が提示された場合でも、その精度は、プロンプトとその背後にあるコンテキストなどの複雑さを完全に理解する能力に由来します。目的、皮肉、意図など。
データ アノテーションにより、LLMS にこれを行う機能が与えられます。
簡単に言うと、機械学習のデータ注釈には、機械学習モデルが適切に処理および分析できるように、データにラベル付け、分類、タグ付け、および追加属性を追加することが含まれます。この重要なプロセスを通じてのみ、結果を完璧に最適化できます。
LLM のデータに注釈を付ける場合、さまざまな手法が実装されています。技術の実装に関する体系的なルールはありませんが、通常は専門家の裁量の下にあり、専門家はそれぞれの長所と短所を分析し、最も理想的なものを導入します。
LLM の一般的なデータ アノテーション手法をいくつか見てみましょう。
手動注釈: これにより、人間が手動でデータに注釈を付けてレビューするプロセスが必要になります。これにより高品質の出力が保証されますが、面倒で時間がかかります。
半自動注釈: 人間と LLM が連携してデータセットにタグを付けます。これにより、人間の正確性と機械のボリューム処理能力が保証されます。AI アルゴリズムは生データを分析して予備的なラベルを提案できるため、人間の注釈者の貴重な時間を節約できます。(たとえば、AI は医療画像内の潜在的な関心領域を特定し、人間によるラベル付けを行うことができます)
半教師あり学習: 少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせて、モデルのパフォーマンスを向上させます。
自動注釈: この手法は、時間の節約になり、大量のデータセットに注釈を付けるのに最適です。タグ付けや属性の追加を行う LLM モデルの本来の機能を活用しています。時間の節約になり、大量のデータセットを効率的に処理できますが、精度は事前トレーニング済みモデルの品質と関連性に大きく依存します。
命令チューニング: これは、自然言語の命令によって記述されたタスクに対して言語モデルを微調整することを指し、さまざまな命令セットとそれに対応する出力のトレーニングが含まれます。
ゼロショット学習: この手法では、既存の知識と洞察に基づいて、LLM はラベル付けされたデータを出力として提供できます。これにより、ラベルの取得にかかる費用が削減され、大量のデータの処理に最適です。この手法では、モデルの既存の知識を使用して、明示的にトレーニングされていないタスクについて予測を行います。
プロンプト: ユーザーが回答を求めるクエリとしてモデルにプロンプトを表示するのと同様に、LLM は要件を記述することでデータに注釈を付けるようにプロンプトできます。ここでの出力品質は、プロンプトの品質と、どの程度正確な指示が提供されるかに直接依存します。
転移学習: 同様のタスクに事前トレーニング済みのモデルを使用して、必要なラベル付きデータの量を削減します。
能動的学習： ここでは、MLモデル自体がデータ注釈プロセスをガイドします。モデルは学習に最も役立つデータポイントを識別し、それらの特定のポイントに注釈を要求します。このターゲットを絞ったアプローチにより、注釈を付ける必要のあるデータの総量が削減され、 効率性の向上と モデルのパフォーマンスが向上しました。
適切なデータ注釈ツールを選択するには?
簡単に言えば、これは専門家やエキスパートがあらゆる種類のデータセットに注釈を付けたり、タグ付けしたり、ラベル付けしたりできるプラットフォームです。これは、生データと機械学習モジュールが最終的に生成する結果との間の橋渡し、または媒体です。
データ ラベリング ツールは、機械学習モデルの高品質なトレーニング データに注釈を付けるオンプレミスまたはクラウドベースのソリューションです。多くの企業が複雑な注釈付けを外部ベンダーに依頼していますが、一部の組織では、カスタム ビルドされた独自のツールや、市場で入手可能なフリーウェアまたはオープン ソース ツールに基づいたツールをまだ使用しています。このようなツールは通常、画像、ビデオ、テキスト、オーディオなどの特定のデータ タイプを処理するように設計されています。これらのツールは、データ アノテーターが画像にラベルを付ける境界ボックスやポリゴンなどの機能やオプションを提供します。データ アノテーターはオプションを選択して、特定のタスクを実行するだけです。
データ注釈の種類
これは、さまざまなデータ注釈タイプを含む包括的な用語です。 これには、画像、テキスト、オーディオ、およびビデオが含まれます。 理解を深めるために、それぞれをさらに細かく分割しました。 個別にチェックしてみましょう。
画像注釈
彼らが訓練したデータセットから、あなたの目と鼻、眉毛とまつげを即座に正確に区別することができます。 そのため、適用するフィルターは、顔の形やカメラへの近さなどに関係なく完全に適合します。
だから、あなたが今知っているように、 画像注釈 顔認識、コンピュータービジョン、ロボットビジョンなどを含むモジュールでは不可欠です。 AIの専門家がそのようなモデルをトレーニングするとき、画像の属性としてキャプション、識別子、キーワードを追加します。 次に、アルゴリズムはこれらのパラメーターを識別して理解し、自律的に学習します。
画像分類 – 画像の分類では、コンテンツに基づいて事前定義されたカテゴリまたはラベルを画像に割り当てます。 このタイプの注釈は、画像を自動的に認識して分類するように AI モデルをトレーニングするために使用されます。
物体認識・検出 – オブジェクト認識またはオブジェクト検出は、画像内の特定のオブジェクトを識別してラベル付けするプロセスです。 このタイプの注釈は、AI モデルをトレーニングして、現実世界の画像またはビデオ内のオブジェクトを見つけて認識するために使用されます。
Segmentation – 画像のセグメンテーションでは、画像を複数のセグメントまたは領域に分割し、それぞれが特定のオブジェクトまたは対象領域に対応します。 このタイプの注釈は、AI モデルをトレーニングしてピクセル レベルで画像を分析するために使用され、より正確なオブジェクト認識とシーン理解を可能にします。
画像のキャプション: 画像の転写は、画像から詳細を抽出し、それを説明文に変換して、注釈付きデータとして保存するプロセスです。画像を提供し、注釈を付ける必要がある内容を指定すると、ツールは画像とそれに対応する説明の両方を生成します。
光学式文字認識（OCR）OCR テクノロジにより、コンピューターはスキャンされた画像や文書からテキストを読み取って認識できます。このプロセスはテキストを正確に抽出するのに役立ち、デジタル化、データ入力の自動化、視覚障害者のアクセシビリティの向上に大きな影響を与えています。
ポーズ推定（キーポイント注釈）: 姿勢推定では、通常は関節にある身体の主要なポイントを正確に特定して追跡し、画像やビデオ内の 2D または 3D 空間における人物の位置と向きを決定します。
オーディオ注釈
オーディオデータには、画像データよりもさらに多くのダイナミクスが付加されています。 言語、話者の人口統計、方言、気分、意図、感情、行動など、いくつかの要因がオーディオファイルに関連付けられていますが、これらに限定されません。 アルゴリズムの処理を効率化するには、タイムスタンプ、音声ラベリングなどの手法によって、これらすべてのパラメーターを識別してタグ付けする必要があります。 単なる口頭の合図に加えて、沈黙、呼吸、バックグラウンドノイズなどの非言語的なインスタンスに注釈を付けて、システムが包括的に理解できるようにすることができます。
オーディオ分類： オーディオ分類は、サウンドデータをその特徴に基づいて分類し、音楽、会話、自然音などさまざまな種類のオーディオを機械が認識して区別できるようにします。これは音楽のジャンルを分類するためによく使用され、Spotify などのプラットフォームが類似のトラックを推奨するのに役立ちます。
音声文字起こし： オーディオ文字起こしは、オーディオ ファイルから話された言葉をテキストに変換するプロセスで、インタビュー、映画、テレビ番組のキャプションを作成するのに役立ちます。OpenAI の Whisper などのツールは複数の言語での文字起こしを自動化できますが、手動での修正が必要になる場合があります。Shaip のオーディオ注釈ツールを使用してこれらの文字起こしを改良する方法に関するチュートリアルを提供します。
ビデオ注釈
画像が静止している間、ビデオは、動いているオブジェクトの効果を作成する画像の編集です。 現在、このコンパイルのすべての画像はフレームと呼ばれています。 ビデオ注釈に関する限り、このプロセスには、キーポイント、ポリゴン、またはバウンディングボックスを追加して、各フレームのフィールド内のさまざまなオブジェクトに注釈を付けることが含まれます。
これらのフレームをつなぎ合わせると、動作中のAIモデルによって、動き、動作、パターンなどを学習できます。 それは ビデオ注釈 ローカリゼーション、モーション ブラー、オブジェクト トラッキングなどの概念をシステムに実装できることがわかりました。さまざまなビデオ データ注釈ソフトウェアがフレームの注釈付けに役立ちます。これらの注釈付きフレームをつなぎ合わせると、AI モデルは動き、動作、パターンなどを学習できます。ビデオ注釈は、ローカリゼーション、モーション ブラー、オブジェクト トラッキングなどの概念を AI に実装するために不可欠です。
ビデオ分類（タグ付け）： ビデオ分類には、ビデオ コンテンツを特定のカテゴリに分類することが含まれます。これは、オンライン コンテンツを管理し、ユーザーに安全なエクスペリエンスを提供するために不可欠です。
ビデオのキャプション: 画像にキャプションを付けるのと同様に、ビデオのキャプションではビデオのコンテンツを説明的なテキストに変換します。
ビデオイベントまたはアクションの検出: この技術はビデオ内のアクションを識別して分類するもので、スポーツでのパフォーマンス分析や、まれなイベントを検出するための監視によく使用されます。
ビデオオブジェクトの検出と追跡: ビデオ内のオブジェクト検出は、オブジェクトを識別し、フレーム間でその動きを追跡し、シーケンス内を移動するときに位置やサイズなどの詳細を記録します。
テキスト注釈
今日、ほとんどの企業は、独自の洞察と情報を得るためにテキストベースのデータに依存しています。 現在、テキストは、アプリに関する顧客からのフィードバックからソーシャルメディアへの言及までさまざまです。 また、主に単純な意図を伝える画像やビデオとは異なり、テキストには多くのセマンティクスがあります。
人間として、私たちはフレーズの文脈、すべての単語、文、またはフレーズの意味を理解し、それらを特定の状況または会話に関連付け、ステートメントの背後にある全体的な意味を理解するように調整されています。 一方、機械はこれを正確なレベルで行うことはできません。 皮肉、ユーモア、その他の抽象的な要素などの概念は彼らには知られていないため、テキストデータのラベル付けはより困難になります。 そのため、テキスト注釈には次のようなより洗練された段階があります。
セマンティックアノテーション –オブジェクト、製品、およびサービスは、適切なキーフレーズのタグ付けと識別パラメーターによって、より関連性が高くなります。 チャットボットも、この方法で人間の会話を模倣するように作られています。
インテントアノテーション –ユーザーの意図とユーザーが使用する言語は、マシンが理解できるようにタグ付けされています。 これにより、モデルは要求とコマンド、または推奨と予約などを区別できます。
感情の注釈 – 感情の注釈には、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなど、テキスト データが伝える感情のラベル付けが含まれます。 このタイプの注釈は、テキストで表現された感情を理解して評価するように AI モデルをトレーニングする感情分析で一般的に使用されます。
エンティティの注釈 –構造化されていない文にタグを付けて、より意味のあるものにし、機械が理解できる形式にします。 これを実現するには、XNUMXつの側面が関係します– 固有表現の認識 • エンティティリンキング。 固有表現抽出とは、場所、人、イベント、組織などの名前にタグを付けて識別することであり、エンティティリンキングとは、これらのタグがそれに続く文、フレーズ、事実、または意見にリンクされることです。 まとめると、これらXNUMXつのプロセスは、関連するテキストとそれを取り巻くステートメントとの間の関係を確立します。
テキストの分類 – 文または段落は、包括的なトピック、トレンド、主題、意見、カテゴリ (スポーツ、エンターテイメントなど) およびその他のパラメーターに基づいてタグ付けおよび分類できます。
LIDAR アノテーション
LiDAR アノテーションには、LiDAR センサーからの 3D ポイント クラウド データのラベル付けと分類が含まれます。この重要なプロセスは、機械がさまざまな用途で空間情報を理解するのに役立ちます。たとえば、自動運転車では、アノテーション付きの LiDAR データにより、車が物体を識別して安全に走行できます。都市計画では、詳細な 3D 都市マップの作成に役立ちます。環境モニタリングでは、森林構造の分析や地形の変化の追跡に役立ちます。また、ロボット工学、拡張現実、建設の分野でも、正確な測定や物体認識に使用されます。
データラベル付けとデータ注釈付けプロセスにおける重要なステップ
データ アノテーション プロセスには、機械学習アプリケーションの高品質で正確なデータ ラベル付けを保証するための明確に定義された一連の手順が含まれます。 これらの手順は、データ収集から、さらに使用するための注釈付きデータのエクスポートまで、プロセスのあらゆる側面をカバーしています。
データ注釈は次のように行われます。
- データ収集： データ注釈プロセスの最初のステップは、画像、ビデオ、音声録音、テキスト データなどのすべての関連データを一元化された場所に収集することです。
- データの前処理: 画像の傾き補正、テキストの書式設定、またはビデオ コンテンツの書き起こしにより、収集したデータを標準化および強化します。 前処理により、データが注釈の準備ができていることが保証されます。
- 適切なベンダーまたはツールを選択してください: プロジェクトの要件に基づいて、適切なデータ注釈ツールまたはベンダーを選択してください。 オプションには、データ アノテーション用の Nanonets、画像アノテーション用の V7、ビデオ アノテーション用の Appen、ドキュメント アノテーション用の Nanonets などのプラットフォームが含まれます。
- 注釈のガイドライン: 注釈者または注釈ツールの明確なガイドラインを確立して、プロセス全体で一貫性と正確性を確保します。
- 注釈： 確立されたガイドラインに従って、人間のアノテーターまたはデータ注釈ソフトウェアを使用して、データにラベルを付けてタグを付けます。
- 品質保証 (QA): 注釈付きデータを確認して、正確性と一貫性を確保します。 結果の品質を検証するために、必要に応じて複数のブラインド アノテーションを使用します。
- データのエクスポート： データの注釈が完了したら、必要な形式でデータをエクスポートします。 Nanonets のようなプラットフォームは、さまざまなビジネス ソフトウェア アプリケーションへのシームレスなデータ エクスポートを可能にします。
プロジェクトのサイズ、複雑さ、および利用可能なリソースに応じて、データ注釈プロセス全体は数日から数週間の範囲になります。
データ注釈/データラベルツールの機能
データ注釈ツールは、AIプロジェクトを成功または失敗させる可能性のある決定的な要因です。 正確な出力と結果に関しては、データセットの品質だけは重要ではありません。 実際、AIモジュールのトレーニングに使用するデータ注釈ツールは、出力に大きな影響を与えます。
そのため、ビジネスまたはプロジェクトのニーズを満たす最も機能的で適切なデータラベリングツールを選択して使用することが不可欠です。 しかし、そもそもデータ注釈ツールとは何ですか？ それはどのような目的に役立ちますか？ タイプはありますか？ さて、調べてみましょう。
他のツールと同様に、データ注釈ツールは幅広い機能を提供します。 機能を簡単に理解できるように、データ注釈ツールを選択するときに探す必要のある最も基本的な機能のリストを以下に示します。
データセット管理
使用するデータ注釈ツールは、手元にあるデータセットをサポートし、それらをソフトウェアにインポートしてラベル付けできるようにする必要があります。 したがって、データセットの管理は、ツールが提供する主要な機能です。 最新のソリューションは、大量のデータをシームレスにインポートできると同時に、並べ替え、フィルター、クローン、マージなどのアクションを通じてデータセットを整理できる機能を提供します。
データセットの入力が完了したら、次はそれらを使用可能なファイルとしてエクスポートします。 使用するツールを使用すると、データセットを指定した形式で保存して、MLモデルにフィードできるようになります。
注釈テクニック
これは、データ注釈ツールが構築または設計されている目的です。 堅実なツールは、すべてのタイプのデータセットに対してさまざまな注釈手法を提供する必要があります。 これは、ニーズに合わせてカスタムソリューションを開発している場合を除きます。 ツールを使用すると、コンピュータビジョンのビデオや画像、NLPや文字起こしなどの音声やテキストに注釈を付けることができます。 これをさらに洗練するには、バウンディングボックス、セマンティックセグメンテーション、直方体、補間、感情分析、品詞、共参照ソリューションなどを使用するオプションが必要です。
初心者向けには、AIを利用したデータ注釈ツールもあります。 これらには、アノテーターの作業パターンから自律的に学習し、画像やテキストに自動的に注釈を付けるAIモジュールが付属しています。 そのような
モジュールを使用して、アノテーターに信じられないほどの支援を提供し、注釈を最適化し、さらには品質チェックを実装することができます。
データ品質管理
品質チェックと言えば、そこにあるいくつかのデータ注釈ツールは、組み込みの品質チェックモジュールとともに展開されます。 これらにより、アノテーターはチームメンバーとのコラボレーションが向上し、ワークフローの最適化に役立ちます。 この機能を使用すると、アノテーターはコメントやフィードバックにリアルタイムでマークを付けて追跡したり、ファイルに変更を加えた人の背後にあるIDを追跡したり、以前のバージョンを復元したり、コンセンサスにラベルを付けることを選択したりできます。
セキュリティ
データを扱うため、セキュリティを最優先する必要があります。 個人情報や知的財産などの機密データに取り組んでいる可能性があります。 したがって、ツールは、データの保存場所と共有方法に関して気密なセキュリティを提供する必要があります。 チームメンバーへのアクセスを制限し、不正ダウンロードなどを防止するツールを提供する必要があります。
これらとは別に、セキュリティ標準とプロトコルを満たし、遵守する必要があります。
労働力管理
データ注釈ツールは、ある種のプロジェクト管理プラットフォームでもあり、タスクをチームメンバーに割り当てたり、共同作業を行ったり、レビューを行ったりすることができます。 そのため、生産性を最適化するには、ツールをワークフローとプロセスに適合させる必要があります。
さらに、データ注釈のプロセス自体には時間がかかるため、ツールには最小限の学習曲線が必要です。 単にツールを学ぶだけで多くの時間を費やすという目的には役立ちません。 したがって、誰でもすぐに開始できるように、直感的でシームレスである必要があります。
データ注釈の利点は何ですか？
データ注釈は、機械学習システムを最適化し、ユーザー エクスペリエンスを向上させるために不可欠です。 データ注釈の主な利点を次に示します。
- トレーニング効率の向上: データのラベル付けにより、機械学習モデルのトレーニングが改善され、全体的な効率が向上し、より正確な結果が得られます。
- 精度の向上: 正確に注釈が付けられたデータにより、アルゴリズムが効果的に適応して学習できるようになり、将来のタスクでより高いレベルの精度が得られます。
- 人間の介入の削減: 高度なデータ注釈ツールにより、手作業による介入の必要性が大幅に減少し、プロセスが合理化され、関連するコストが削減されます。
したがって、データ注釈は、AI モデルのトレーニングに従来必要とされていたコストと手作業を最小限に抑えながら、より効率的で正確な機械学習システムに貢献します。
データ注釈の品質管理
Shaip は、データ注釈の品質を確保するために、複数段階の品質管理を通じて最高レベルの品質を確保します。
- 初期トレーニング: 注釈者はプロジェクト固有のガイドラインについて徹底的にトレーニングを受けます。
- 継続的なモニタリング: 注釈付けプロセス中の定期的な品質チェック。
- 最終レビュー： 上級注釈者による包括的なレビューと自動化ツールにより、正確性と一貫性が確保されます。
さらに、AI は人間による注釈の不一致を識別し、レビューのためにフラグを立てて、全体的なデータ品質を高めることもできます。(たとえば、AI は、異なる注釈者が画像内の同じオブジェクトにラベルを付ける方法の矛盾を検出できます)。したがって、人間と AI を使用すると、注釈の品質を大幅に向上させながら、プロジェクトを完了するのにかかる全体的な時間を短縮できます。
AI 成功のためのデータ注釈の主な課題
データ注釈は、AI および機械学習モデルの開発と精度において重要な役割を果たします。 ただし、このプロセスには独自の一連の課題があります。
- データに注釈を付けるコスト: データ注釈は、手動または自動で実行できます。 手作業による注釈付けには、多大な労力、時間、およびリソースが必要であり、コストの増加につながる可能性があります。 プロセス全体でデータの品質を維持することも、これらの費用の一因となります。
- 注釈の精度: アノテーション プロセス中に人的エラーが発生すると、データ品質が低下し、AI/ML モデルのパフォーマンスと予測に直接影響を与える可能性があります。 Gartner による調査では、次のことが強調されています。 データ品質の低さは、企業に最大 15% のコストをもたらします 彼らの収入の。
- スケーラビリティ: データ量が増えると、注釈プロセスがより複雑になり、時間がかかる可能性があります。 多くの組織にとって、品質と効率を維持しながらデータ注釈をスケーリングすることは困難です。
- データのプライバシーとセキュリティ: 個人情報、医療記録、財務データなどの機密データに注釈を付けると、プライバシーとセキュリティに関する懸念が生じます。 注釈プロセスが関連するデータ保護規制と倫理ガイドラインに準拠していることを確認することは、法的および評判上のリスクを回避するために重要です。
- 多様なデータ タイプの管理: テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどのさまざまなデータ タイプを処理することは、特にさまざまな注釈技術や専門知識が必要な場合に困難な場合があります。 これらのデータ型全体で注釈プロセスを調整および管理することは、複雑でリソースを大量に消費する可能性があります。
組織は、これらの課題を理解して対処することで、データ注釈に関連する障害を克服し、AI および機械学習プロジェクトの効率と有効性を向上させることができます。
データ注釈ツールを構築するかどうか
データ注釈またはデータラベリングプロジェクト中に発生する可能性のある重要で包括的な問題のXNUMXつは、これらのプロセスの機能を構築するか購入するかの選択です。 これは、さまざまなプロジェクトフェーズで数回発生する場合や、プログラムのさまざまなセグメントに関連する場合があります。 システムを内部で構築するかベンダーに依存するかを選択する際には、常にトレードオフがあります。
お分かりのように、データの注釈は複雑なプロセスです。 同時に、それは主観的なプロセスでもあります。 つまり、データ注釈ツールを購入するか構築するかという質問に対する単一の答えはありません。 多くの要因を考慮する必要があり、要件を理解し、実際に購入または構築する必要があるかどうかを理解するために、いくつかの質問を自問する必要があります。
これを簡単にするために、考慮すべきいくつかの要素があります。
あなたの目標
定義する必要のある最初の要素は、人工知能と機械学習の概念の目標です。
- なぜあなたはあなたのビジネスにそれらを実装しているのですか？
- 彼らはあなたの顧客が直面している現実の問題を解決しますか？
- 彼らはフロントエンドまたはバックエンドのプロセスを行っていますか？
- AIを使用して新しい機能を導入したり、既存のWebサイト、アプリ、モジュールを最適化したりしますか？
- あなたのセグメントであなたの競争相手は何をしていますか？
- AIの介入が必要なユースケースは十分にありますか？
これらへの回答は、あなたの考え（現在は至る所にあるかもしれません）をXNUMXつの場所にまとめ、より明確にします。
AIデータ収集/ライセンス
AIモデルが機能するために必要な要素は、データのXNUMXつだけです。 大量のグラウンドトゥルースデータをどこから生成できるかを特定する必要があります。 ビジネスで大量のデータが生成され、ビジネス、運用、競合他社の調査、市場の変動性分析、顧客行動の調査などに関する重要な洞察を得るために処理する必要がある場合は、データ注釈ツールを導入する必要があります。 ただし、生成するデータの量も考慮する必要があります。 前述のように、AIモデルは、供給されるデータの質と量によってのみ効果的です。 したがって、あなたの決定は常にこの要因に依存する必要があります。
MLモデルをトレーニングするための適切なデータがない場合は、ベンダーが非常に便利で、MLモデルのトレーニングに必要な適切なデータセットのデータライセンスを取得できます。 場合によっては、ベンダーがもたらす価値の一部には、技術力と、プロジェクトの成功を促進するリソースへのアクセスの両方が含まれます。
予算
現在議論しているすべての要因におそらく影響を与えるもうXNUMXつの基本的な条件。 データ注釈を作成するか購入するかという問題の解決策は、十分な予算があるかどうかを理解すれば簡単になります。
コンプライアンスの複雑さ
マンパワー
データ注釈には、ビジネスの規模、規模、ドメインに関係なく、熟練した人材が必要です。 毎日最低限のデータを生成している場合でも、ラベル付けのためにデータを処理するにはデータの専門家が必要です。 それで、今、あなたはあなたが必要な人的資源を持っているかどうかを理解する必要があります。もしそうなら、彼らは必要なツールとテクニックに熟練していますか、それとも彼らはスキルアップが必要ですか？ 彼らがスキルアップを必要とする場合、そもそも彼らを訓練するための予算はありますか？
さらに、最高のデータ注釈およびデータラベリングプログラムは、多くの主題またはドメインの専門家を採用し、年齢、性別、専門分野などの人口統計に従って、または多くの場合、使用するローカライズされた言語の観点からそれらをセグメント化します。 ここでも、Shaipで、適切な人を適切な席に配置し、それによってプログラムによる取り組みを成功に導く適切なヒューマンインザループプロセスを推進することについて話します。
小規模および大規模なプロジェクトの運用とコストのしきい値
多くの場合、ベンダー サポートは、小規模なプロジェクトや小規模なプロジェクト フェーズに適したオプションです。コストが制御可能な場合、企業はアウトソーシングによってデータの注釈付けやデータのラベル付けプロジェクトをより効率的に行うことができます。
企業は、重要なしきい値を確認することもできます。多くのベンダーは、消費されるデータの量やその他のリソースベンチマークにコストを結び付けています。 たとえば、ある会社が、テストセットの設定に必要な面倒なデータ入力を行うためにベンダーにサインアップしたとします。
たとえば、ビジネスパートナーがアマゾンウェブサービスまたは他のサードパーティベンダーからAWSデータストレージの別のブロック、または他のサービスコンポーネントを取り出さなければならない場合、契約に隠れたしきい値がある可能性があります。 彼らはそれをより高いコストの形で顧客に渡し、それは値札を顧客の手の届かないところに置きます。
このような場合、ベンダーから提供されるサービスを計測することで、プロジェクトを手頃な価格に保つことができます。 適切な範囲を設定することで、プロジェクトのコストが問題の企業にとって合理的または実現可能な金額を超えないようにすることができます。
オープンソースとフリーウェアの代替
オープンソースの日曜大工の考え方は、それ自体が一種の妥協案です。エンジニアと社内の人々は、分散型ユーザーベースが独自の草の根サポートを提供するオープンソースコミュニティを利用できます。 ベンダーから得られるものとは異なり、内部調査を行わずに24時間年中無休で簡単な支援や質問への回答を得ることができませんが、価格は低くなります。
したがって、大きな問題–データ注釈ツールをいつ購入する必要があるか：
多くの種類のハイテクプロジェクトと同様に、このタイプの分析（いつ構築するか、いつ購入するか）には、これらのプロジェクトの調達方法と管理方法についての熱心な検討と検討が必要です。 「ビルド」オプションを検討する際にAI / MLプロジェクトに関連してほとんどの企業が直面する課題は、プロジェクトのビルドと開発の部分だけではないということです。 多くの場合、真のAI / ML開発が発生する可能性があるポイントに到達するまでには、膨大な学習曲線があります。 新しいAI / MLチームとイニシアチブでは、「未知の未知数」の数が「既知の未知数」の数をはるかに上回っています。
| 建設 | 購入 |
|---|---|
長所：
| 長所：
|
短所：
| 短所：
|
物事をさらに簡単にするために、次の側面を考慮してください。
- 大量のデータを処理するとき
- さまざまな種類のデータに取り組むとき
- モデルまたはソリューションに関連する機能が将来変更または進化する可能性がある場合
- 漠然とした、または一般的なユースケースがある場合
- データ注釈ツールの展開に伴う費用について明確なアイデアが必要な場合
- また、ツールに取り組むための適切な労働力や熟練した専門家がなく、最小限の学習曲線を探している場合
回答がこれらのシナリオと反対であった場合は、ツールの構築に集中する必要があります。
適切なデータ注釈ツールの選択
あなたがこれを読んでいるなら、これらのアイデアはエキサイティングに聞こえます、そして言うのは間違いなく簡単です。 では、既存の多数のデータ注釈ツールをどのように活用するのでしょうか。 したがって、次のステップは、適切なデータ注釈ツールの選択に関連する要因を検討することです。
数年前とは異なり、市場は進化し、今日では数多くの AI データ ラベリング プラットフォームが実践されています。企業は、独自のニーズに基づいて選択するオプションが増えています。ただし、すべてのツールには独自の長所と短所があります。賢明な決定を下すには、主観的な要件とは別に客観的なルートを取る必要があります。 その過程で考慮すべき重要な要素のいくつかを見てみましょう。
ユースケースの定義
適切なデータ注釈ツールを選択するには、ユースケースを定義する必要があります。 要件にテキスト、画像、ビデオ、オーディオ、またはすべてのデータタイプの組み合わせが含まれるかどうかを理解する必要があります。 購入できるスタンドアロンツールと、データセットに対してさまざまなアクションを実行できる総合的なツールがあります。
今日のツールは直感的であり、ストレージ機能（ネットワーク、ローカル、またはクラウド）、注釈技術（オーディオ、画像、3Dなど）およびその他の多くの側面に関するオプションを提供します。 特定の要件に基づいてツールを選択できます。
品質管理基準の確立
多くの異なる種類の仕事と同様に、多くの人がデータの注釈とタグ付けを行うことができますが、さまざまな程度の成功を収めています。 サービスを依頼するときに、品質管理のレベルを自動的に確認することはありません。 そのため、結果は異なります。
では、アノテーターが品質に関するフィードバックを提供し、是正措置が即座に講じられるコンセンサスモデルを展開しますか？ または、ユニオンモデルよりもサンプルレビュー、ゴールドスタンダードまたは交差点を好みますか？
最良の購入計画は、最終的な契約が合意される前に基準を設定することにより、最初から品質管理が実施されていることを保証します。 これを確立するときは、エラーマージンも見逃してはなりません。 システムは最大3％の割合でエラーを生成するため、手動による介入を完全に回避することはできません。 これには前もって作業が必要ですが、それだけの価値はあります。
誰があなたのデータに注釈を付けますか？
次の主な要因は、誰がデータに注釈を付けるかによって異なります。 社内チームを作るつもりですか、それとも外部委託したいですか？ アウトソーシングをしている場合、データに関連するプライバシーと機密性の懸念から、考慮する必要のある合法性とコンプライアンス対策があります。 また、社内チームがある場合、新しいツールの学習はどの程度効率的ですか？ あなたの製品やサービスを市場に出すまでの時間はどれくらいですか？ 結果を承認するための適切な品質指標とチームがありますか？
ベンダー対。 パートナーディベート
この要素を考慮して、ベンダーやパートナーと握手する前に、データと意図を機密に保つ能力、フィードバックを受け入れて取り組む意図、データ要求の観点から積極的であること、運用の柔軟性などの側面を検討する必要があります。 。 データ注釈の要件は常に線形または静的であるとは限らないため、柔軟性が含まれています。 あなたがあなたのビジネスをさらに拡大するにつれて、それらは将来変わるかもしれません。 現在テキストベースのデータのみを扱っている場合は、スケーリング時にオーディオまたはビデオデータに注釈を付けることができます。サポートは、その範囲を拡大する準備ができている必要があります。
ベンダーの関与
ベンダーの関与を評価する方法のXNUMXつは、受けるサポートです。 購入計画では、このコンポーネントをある程度考慮する必要があります。 地上でのサポートはどのようになりますか？ 利害関係者とポイントの人々は、方程式の両側に誰になりますか？
ベンダーの関与が何であるか（またはそうなるか）を詳しく説明しなければならない具体的なタスクもあります。 特にデータ注釈またはデータラベリングプロジェクトの場合、ベンダーは生データを積極的に提供しますか？ 誰が対象分野の専門家として行動し、誰が彼らを従業員または独立請負業者として雇用しますか？
AI でのデータ注釈の実際の使用例
データ注釈はさまざまな業界で不可欠であり、より正確で効率的な AI および機械学習モデルの開発を可能にします。 データ注釈の業界固有の使用例を次に示します。
ヘルスケア データの注釈
医療画像のデータ注釈は、AI を活用した医療画像分析ツールの開発に役立ちます。注釈者は、医療画像 (X 線、MRI など) に腫瘍や特定の解剖学的構造などの特徴をラベル付けし、アルゴリズムが病気や異常をより正確に検出できるようにします。たとえば、データ注釈は、皮膚がん検出システムでがん性病変を識別する機械学習モデルをトレーニングするために不可欠です。さらに、データ注釈者は電子医療記録 (EMR) や臨床記録にラベル付けし、病気の診断や自動医療データ分析のためのコンピューター ビジョン システムの開発に役立ちます。
小売データの注釈
小売データの注釈には、製品画像、顧客データ、感情データのラベル付けが含まれます。 このタイプのアノテーションは、AI/ML モデルを作成およびトレーニングして、顧客の感情を理解し、製品を推奨し、全体的な顧客体験を向上させるのに役立ちます。
財務データ注釈
金融業界では、データ注釈を利用して、金融ニュース記事の不正検出や感情分析を行っています。注釈者は、取引やニュース記事を不正か正当かラベル付けし、AI モデルをトレーニングして、疑わしいアクティビティを自動的にフラグ付けし、潜在的な市場動向を特定します。たとえば、注釈は、金融機関が AI モデルをトレーニングして金融取引のパターンを認識し、不正行為を検出するのに役立ちます。さらに、金融データの注釈は、金融文書や取引データへの注釈付けに重点を置いており、これは、不正を検出し、コンプライアンスの問題に対処し、その他の金融プロセスを合理化する AI/ML システムの開発に不可欠です。
自動車データ注釈
自動車業界でのデータ注釈には、カメラや LiDAR センサー情報など、自動運転車からのデータのラベル付けが含まれます。 この注釈は、環境内のオブジェクトを検出し、自律走行車システムのその他の重要なデータ ポイントを処理するモデルを作成するのに役立ちます。
工業または製造データの注釈
製造自動化のためのデータ注釈は、製造業におけるインテリジェント ロボットと自動化システムの開発を促進します。注釈者は、画像やセンサー データにラベルを付けて、物体検出 (倉庫からアイテムをピッキングするロボット) や異常検出 (センサーの読み取り値に基づいて潜在的な機器の故障を特定する) などのタスク用に AI モデルをトレーニングします。たとえば、データ注釈により、ロボットは生産ライン上の特定の物体を認識して把握できるようになり、効率と自動化が向上します。さらに、産業用データ注釈は、製造画像、メンテナンス データ、安全データ、品質管理情報など、さまざまな産業用アプリケーションのデータに注釈を付けるために使用されます。このタイプのデータ注釈は、生産プロセスで異常を検出し、作業者の安全を確保できるモデルを作成するのに役立ちます。
電子商取引データ注釈
パーソナライズされた推奨事項と感情分析のために、製品画像とユーザーレビューに注釈を付けます。
データ注釈のベスト プラクティスは何ですか?
AI および機械学習プロジェクトを確実に成功させるには、データ注釈のベスト プラクティスに従うことが不可欠です。 これらのプラクティスは、注釈付きデータの精度と一貫性を高めるのに役立ちます。
- 適切なデータ構造を選択してください: 有用であるために十分に具体的でありながら、データ セットのすべての可能なバリエーションをキャプチャするために十分に一般的なデータ ラベルを作成します。
- 明確な指示を提供する: 詳細でわかりやすいデータ アノテーションのガイドラインとベスト プラクティスを作成して、さまざまなアノテーター間でデータの一貫性と正確性を確保します。
- アノテーションのワークロードを最適化する: 注釈はコストがかかる可能性があるため、事前にラベル付けされたデータセットを提供するデータ収集サービスを利用するなど、より手頃な代替手段を検討してください。
- 必要に応じてさらにデータを収集する: 機械学習モデルの品質が損なわれないように、データ収集会社と協力して、必要に応じてより多くのデータを収集します。
- アウトソーシングまたはクラウドソーシング: データ注釈の要件が大きくなりすぎて、内部リソースにとって時間がかかりすぎる場合は、アウトソーシングまたはクラウドソーシングを検討してください。
- 人間と機械の努力を組み合わせる: データ アノテーション ソフトウェアでヒューマン イン ザ ループ アプローチを使用して、ヒューマン アノテーターが最も困難なケースに集中し、トレーニング データ セットの多様性を高めることができるようにします。
- 品質を優先する: 品質保証のために、データ注釈を定期的にテストしてください。 データセットのラベル付けの正確さと一貫性について、複数のアノテーターが互いの作業をレビューするように奨励します。
- コンプライアンスを確保: 人や医療記録を含む画像などの機密データ セットに注釈を付ける場合は、プライバシーと倫理の問題を慎重に検討してください。 現地の規則を遵守しないと、会社の評判が損なわれる可能性があります。
これらのデータ アノテーションのベスト プラクティスに従うことで、データ セットが正確にラベル付けされ、データ サイエンティストがアクセスできるようになり、データ駆動型プロジェクトを推進する準備が整ったことを保証できます。
ケーススタディ
これは、データの注釈とデータのラベル付けが実際に現場でどのように機能するかを説明するいくつかの具体的なケーススタディの例です。 Shaipでは、データの注釈とデータのラベル付けにおいて、最高レベルの品質と優れた結果を提供するように注意を払っています。 データ注釈とデータラベリングの標準的な成果に関する上記の説明の多くは、各プロジェクトへのアプローチ方法と、協力する企業や利害関係者に提供するものを明らかにしています。
弊社の最近の臨床データ ライセンス プロジェクトの 6,000 つでは、XNUMX 時間を超える音声を処理し、コンテンツが HIPAA 標準に準拠するように、すべての保護対象医療情報 (PHI) を慎重に削除しました。データを匿名化した後、医療音声認識モデルのトレーニングに使用する準備が整いました。
このようなプロジェクトでは、厳しい基準を満たし、重要なマイルストーンを達成することが本当の課題です。私たちは生の音声データから始めます。つまり、関係するすべての関係者の匿名化に重点が置かれます。たとえば、固有表現認識 (NER) 分析を使用する場合、私たちの目標は情報を匿名化するだけでなく、モデル用に適切に注釈が付けられていることを確認することです。
もう一つの注目すべきケーススタディは、大規模な 会話型AIトレーニングデータ このプロジェクトでは、3,000 週間にわたって 14 人の言語学者と協力しました。その結果、27 の異なる言語のトレーニング データを作成し、人々の母国語で対応できる多言語デジタル アシスタントの開発に貢献しました。
このプロジェクトでは、適切な人材を配置することの重要性が強調されました。主題の専門家とデータ ハンドラーの大規模なチームでは、すべてを整理して合理化しておくことが、期限に間に合わせるために不可欠でした。私たちのアプローチのおかげで、業界標準よりはるかに早くプロジェクトを完了することができました。
別の例として、当社のヘルスケア業界のクライアントの 25 社は、新しい AI 診断ツール用に最高レベルの注釈付き医療画像を必要としていました。Shaip の深い注釈の専門知識を活用することで、クライアントはモデルの精度を XNUMX% 向上させ、より迅速で信頼性の高い診断を実現しました。
また、ボットのトレーニングや機械学習のテキスト注釈などの分野でも多くの作業を行ってきました。テキストを扱う場合でもプライバシー法は適用されるため、機密情報を匿名化し、生データを整理することも同様に重要です。
Shaip のチームは、音声、テキスト、画像など、さまざまなデータ タイプにわたって、常に同じ実証済みの方法と原則を適用して、一貫して成果を上げ、確実に成果を上げています。
アップラッピング
このガイドはあなたにとって有益であり、ほとんどの質問に答えてくれたと正直に信じています。 ただし、信頼できるベンダーについてまだ確信が持てない場合は、もう探す必要はありません。
Shaipは、最高のデータ注釈会社です。 データとその関連する懸念を他に類を見ないほど理解している分野の専門家がいます。 各プロジェクトまたはコラボレーションへのコミットメント、機密性、柔軟性、所有権などの能力を提供するため、私たちはあなたの理想的なパートナーになることができます。
したがって、注釈を取得する予定のデータの種類に関係なく、私たちのベテランチームがあなたの要求と目標を満たすことができます。 私たちと一緒に学習するために最適化されたAIモデルを入手してください。
話しましょう
よくある質問（FAQ）
データ注釈またはデータラベリングは、結果を予測するために、特定のオブジェクトを含むデータをマシンで認識できるようにするプロセスです。 テキスト、画像、スキャンなどのオブジェクトにタグを付けたり、文字起こししたり、処理したりすることで、アルゴリズムがラベル付けされたデータを解釈し、人間の介入なしに実際のビジネスケースを独自に解決するためのトレーニングを受けることができます。
機械学習（教師ありまたは教師なしの両方）では、ラベル付きまたは注釈付きのデータは、現実世界の課題を解決するために、機械学習モデルに理解および認識させたい機能にタグを付け、転記または処理します。
データアノテーターとは、データを機械で認識できるようにデータを充実させるためにたゆまぬ努力をする人のことです。 これには、次のステップのXNUMXつまたはすべてが含まれる場合があります（手元のユースケースと要件に応じて）：データクリーニング、データ転写、データラベリングまたはデータ注釈、QAなど。
機械学習用のメタデータで高品質のデータ（テキスト、オーディオ、画像、ビデオなど）にラベルを付けたり注釈を付けたりするために使用されるツールまたはプラットフォーム（クラウドベースまたはオンプレミス）は、データ注釈ツールと呼ばれます。
ビデオからフレームごとに動画にラベルを付けたり注釈を付けたりして、機械学習用の高品質のトレーニングデータを構築するために使用されるツールまたはプラットフォーム（クラウドベースまたはオンプレミス）。
機械学習用の高品質のトレーニングデータを構築するために、レビュー、新聞、医師の処方箋、電子健康記録、バランスシートなどのテキストにラベルを付けたり、注釈を付けたりするために使用されるツールまたはプラットフォーム（クラウドベースまたはオンプレミス）。 このプロセスは、ラベル付け、タグ付け、転記、または処理とも呼ばれます。