機械学習におけるデータラベリングの重要な役割、そのプロセス、課題、AI開発における実際の応用例についてご紹介します。
データラベリングとは、生データ(画像、テキストファイル、ビデオなど)を識別し、1つ以上の有益なラベルや注釈を追加してコンテキストを提供し、機械学習モデルがそこから学習できるようにするプロセスである。このプロセスは教師あり学習の基本であり、ラベル付けされたデータセットは、アルゴリズムが新しいラベル付けされていないデータに対して正確な予測を行うための学習に使用する「グランドトゥルース」として機能する。モデルの性能は、学習するラベルの品質と精度に直接依存するため、高品質なデータのラベリングは、堅牢なAIモデルを構築する上で最も重要で時間のかかるステップの1つです。
データのラベリングは、モデルが世界を理解し解釈するために必要な基礎を提供する。コンピュータビジョン(CV)では、ラベルは、オブジェクトが何であり、それが画像内のどこにあるかを認識するためにモデルに教える。正確なラベルがなければ、モデルはそのタスクを実行するために必要なパターンを学習できず、精度の低さや信頼性の低さにつながります。ラベリングによって作成される学習データの質は、結果として得られるAIの質を直接左右する。この原則は、しばしば "ガベージ・イン、ガベージ・アウト "と要約される。COCOや ImageNetのような十分にラベリングされたベンチマークデータセットは、コンピュータビジョンの最先端技術の発展に役立ってきた。
CVのタスクによって、必要なアノテーションの種類は異なる。最も一般的な方法は以下の通り:
データラベリングは他のデータ準備作業と並行して行われることが多いが、それらを区別することは重要である:
その重要性にもかかわらず、データラベリングには、高いコスト、多大な時間投資、ヒューマンエラーや主観性の可能性などの課題がつきまとう。大規模なアノテーターチーム全体でラベルの品質と一貫性を確保することは、ロジスティクス上の大きなハードルである。
このプロセスを合理化するために、チームはCVATのような専門的なアノテーションツールや、データセットとラベリングワークフローを管理するための共同作業環境を提供するUltralytics HUBのようなプラットフォームを使用することが多い。さらに、アクティブラーニングのような高度な技術は、最も有益なデータポイントをインテリジェントに選択してラベル付けすることで、人間のアノテーション担当者の時間と労力を最適化することができる。スタンフォードAIラボの記事で詳述されているように、データの質に焦点を当てることがAIを成功させる鍵である。