機械学習モデルのデータのラベル付け: プロセスの概要

公開: 2023-03-09

機械学習が急速に発展した結果、AI ベースのモデルをトレーニングおよび強化するために、高品質のラベル付きデータがますます必要になっています。

具体的には、機械学習アルゴリズムがデータに含まれる情報を簡単に認識して利用できるように、データにラベルを割り当てる必要があります。そうしないと、機械学習モデルはパターンを識別したり、結果を正確に予測したりできなくなります。

Grand View Research のレポートによると、2020 年の世界のデータ注釈ツールの市場規模は 6 億 4,270 万ドルと評価され、2021 年から 2028 年にかけて CAGR 25.5% で成長すると予想されています。この急速な成長は、データの重要性が高まっていることを示しています。今日の機械学習業界におけるラベリング。

この記事を読み続けて、データアノテーションとそのプロセスに含まれる主要な手順の詳細を確認してください。適切なデータのラベル付けを利用して、正確で強力な機械学習モデルを作成する方法をよりよく理解できます。

コンテンツ

乱雑なデータから傑作へ: データのラベル付けで ML モデルを変革する方法

機械学習の文脈におけるデータのラベル付けは、生データに情報を組み込む行為であるため、アルゴリズムによって即座に認識されて使用されます。 ML モデルが相関関係を見つけて正確な推定値を生成できるように、データポイントに特定のラベル (またはタグ) を付与する必要があります。

十分なラベリングがないと、ML モデルがパターンを正確に識別できないため、不正確な予測や予期しない結果が生じる可能性があります。データの種類と機械学習アプリケーションに応じて、多くの種類のラベルを利用できます。いくつかの例は次のとおりです。

バイナリラベル:データポイントに、「はい」または「いいえ」、「真」または「偽」、「スパム」または「スパムではない」などの 2 つの値のみを持つラベルを割り当てます。
マルチクラスラベル: 「赤」、「緑」、「青」、「猫」、「犬」、「鳥」など、複数の可能な値を含めます。
連続ラベル: 「温度」、「湿度」、「重量」などの数値です。

データの注釈に関しては、https://labelyourdata.com/ のような企業が、この複雑なタスクに取り組むのに役立つ可能性があります。 NLP およびコンピュータービジョンタスク用の高品質で安全なデータアノテーションサービスを提供し、AI プロジェクトの要件に合わせてデータが正しく処理および配置されることを保証します。モデルが適切なデータでトレーニングされるようにするための専門知識があり、パフォーマンスが向上し、より正確な結果が得られます。

それでは、データのラベル付けのプロセスに進み、効率的なラベル付けスキーマを開発し、品質保証を維持するためのベストプラクティスを見てみましょう。

データのラベル付けプロセスの段階的な内訳

データのラベル付けの重要性を認識したので、手順をさらに詳しく調べてみましょう。データのラベル付けは万能のプロセスではなく、最適な戦略は当面のタスクと処理されるデータの種類によって異なります。

ただし、ここではアイデアの一般的な説明を示します。

データ収集:ラベル付けの前にデータを収集する必要があります。情報は、テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、およびその他の形式である可能性があります。 ML モデルのトレーニングに使用するデータを選択して特定することは、データ収集プロセスの最初のステップです。
タスクの定義:データを取得した後、次の段階では、それを利用する目的を特定します。これには、データに適用されるラベルの種類、必要なラベルの数、ラベルを適用する基準の決定が含まれます。
注釈のガイドライン:注釈基準を作成すると、ラベル付け手順の均一性が保証されます。データに注釈を付ける方法の例、定義、および指示が含まれています。
ラベル付け:次の段階は、データ型、タスク仕様、および注釈規則が確立された後にラベル付けを開始することです。人間が手動で行うことも、機械が自動的に行うこともできます。
品質保証:ラベル付け後、注釈付きデータに対して制御テストを実行する必要があります。データに適用されたラベルの正確性と適合性を検証することは、品質保証の要素です。
反復:反復プロセスであるため、注釈には、タスクの説明、注釈のガイドライン、およびデータに適用されるラベルを元に戻して調整することが頻繁に含まれます。

これらの手順に従うことで、データに十分な注釈が付けられ、モデルのトレーニング目的で利用できるように完全に準備されていることを確認できます。同時に、Label Your Data などのサービスは、ワークフローを高速化し、最高の結果を保証するのに役立つ専門家の注釈ソリューションを提供します。

機械学習モデルのデータにラベルを付けるときに避けるべきよくある間違い

正確で信頼できる結果を得るには、機械学習モデルのデータにラベルを付ける際に避けるべきことがあります。それらには以下が含まれます：

一貫性のないラベル付け:アノテーターが異なるラベル付け基準を使用すると、不正確になる可能性があります。このようなエラーを回避するには、明確なラベル付けプロセスが必要です。
不十分なトレーニング:アノテーターがラベリングのガイドラインについて適切に指示されていない場合、矛盾した結果や誤解を招く結果につながる可能性があります。高品質のラベリングを実現するには、十分なトレーニングを提供する必要があります。
コンテキストの無視:コンテキストのないラベルでは、データセットの全体像がわかりません。データが全体的にどのように利用されるかを考え、ラベルが正しく反映されていることを確認してください。
ラベル付けバイアス:実際のデータを代表しないバイアスモデルは、不適切なラベル付けに起因する可能性があります。注釈手順における偏見を見つけて取り除くことが重要です。

これらの頻繁なエラーを防ぐことは、正しいラベルと高性能の機械学習モデルを作成するのに役立ちます。サードパーティ企業を雇うことで、専門のアノテーターと品質保証があなたをバックアップし、ラベリングプロセスを支援できます。

まとめ

データのラベル付けは、効果的な機械学習モデルを作成する上で重要な役割を果たします。データに注釈を付けることで、データに必要なコンテキストと意味を与えます。これにより、ML アルゴリズムが情報を取得して正しい予測を行うことができます。データのラベル付けは面倒で時間のかかる作業のように見えるかもしれませんが、見落としたり急いだりしてはならない重要な段階です。

ベストプラクティスを遵守し、信頼できるデータアノテーションサービスを使用することで、ML モデルのベースとなる指標が最高品質であることを確認してください。時間をかけてデータを正しくラベル付けし、よくトレーニングされた ML モデルのメリットを享受して、複雑な問題を解決し、分野のイノベーションを推進してください。この分野の専門家と提携することで、データ注釈プロセスを合理化し、精度を向上させ、最終的に上記の間違いを回避できます。

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