多くの人は、人工知能、深層学習、機械学習という言葉を聞くと、SF 映画に登場するようなロボットが人間の知性を模倣したり、それを超えたりすることを想像します。
他の人は、これらのデバイスは単に情報を取り込み、それから学習するだけだと考えています. うーん…少し欺瞞的です。 データのラベル付けは、コンピューターを「スマート」になるようにトレーニングするために使用される方法です。人間の指示なしでは機能が制限されるためです。
コンピューターが「賢く」行動するように訓練するために、データをさまざまな形式で入力し、データのラベル付けを利用してさまざまな戦略を学習させます。
データセットは、データのラベル付けの基礎となる科学の一部として、同じ情報の多数の順列で注釈またはラベル付けする必要があります。
最終製品に注がれた努力と献身は称賛に値しますが、それが驚くべきことであり、私たちの日常生活を楽にしてくれます。
この記事でデータのラベル付けについて学び、それが何であるか、どのように機能するか、さまざまな種類のデータのラベル付け、障害などについて学びます。
では、データのラベル付けとは何ですか?
In 機械学習、入力データの口径と性質は、出力の口径と性質を決定します。 AI モデルの精度は、トレーニングに使用されるデータの精度によって強化されます。
言い換えると、データのラベル付けとは、さまざまな非構造化データセットまたは構造化データセットにラベルを付けたり注釈を付けたりして、それらの間の違いやパターンを識別するようにコンピューターに教える行為です。
これを理解するには、図が役立ちます。 コンピュータが赤信号が停止信号であることを学習するには、さまざまな画像のすべての赤信号にタグを付ける必要があります。
これに基づいて、AI は、あらゆる状況で赤信号を停止指示として解釈するアルゴリズムを開発します。 もう XNUMX つの例は、さまざまな音楽ジャンルを分離するために、さまざまなデータセットをジャズ、ポップ、ロック、クラシックなどの見出しの下に分類する機能です。
簡単に言うと、機械学習におけるデータのラベル付けとは、ラベル付けされていないデータ (写真、テキスト ファイル、ビデオなど) を検出し、関連するラベルを XNUMX つ以上追加してコンテキストを提供し、機械学習モデルが学習できるようにするプロセスを指します。それ。
たとえば、X 線に腫瘍が写っているかどうか、オーディオ クリップでどの言葉が語られたか、鳥や自動車の写真かどうかなどをラベルに表示できます。
データのラベル付けは、音声認識、 コンピュータビジョン、自然言語処理。
データのラベル付け: なぜ重要なのか?
第 XNUMX に、第 XNUMX 次産業革命はトレーニング マシンのスキルが中心です。 その結果、現在の最も重要なソフトウェアの進歩にランクされています。
データのラベル付けを含む機械学習システムを作成する必要があります。 システムの機能を確立します。 データがラベル付けされていない場合、システムはありません。
データのラベル付けの可能性は、あなたの創造性によってのみ制限されます。 システムにマッピングできるアクションはすべて、新しい情報で繰り返されます。
つまり、システムに教えることができるデータの種類、量、多様性によって、その知性と能力が決まるということです。
XNUMX つ目は、データ ラベル付け作業がデータ サイエンス作業の前に行われることです。 したがって、データサイエンスにはデータラベリングが必要です。 データのラベル付けの失敗や誤りは、データ サイエンスに影響を与えます。 あるいは、より粗野な決まり文句を採用するには、「ごみを入れて、ごみを出す」。
第三に、データのラベリングの技術は、人々が AI システムの開発にアプローチする方法の変化を意味します。 数学的手法を強化するだけでなく、データのラベル付けの構造を同時に改良して、目標をより適切に達成できるようにします。
現代の自動化はこれに基づいており、現在進行中の AI トランスフォーメーションの中心です。 現在、これまで以上にナレッジ ワークが機械化されています。
データのラベル付けはどのように機能しますか?
データのラベル付け手順では、次の時系列に従います。
データ収集
データは、あらゆる機械学習の取り組みの土台です。 データのラベル付けの初期段階では、適切な量の生データをさまざまな形式で収集します。
データ収集は、企業が使用している内部ソースから収集するか、公的にアクセス可能な外部ソースから収集するかの XNUMX つの形式のいずれかを取ることができます。
生の形式であるため、データセットのラベルを作成する前に、このデータをクリーニングして処理する必要があります。 次に、このクリーニングおよび前処理されたデータを使用してモデルをトレーニングします。 調査結果は、データセットが大きく多様であるほど正確になります。
データに注釈を付ける
データ クリーニングに続いて、ドメインの専門家がデータを調べ、いくつかのデータ ラベル付け手法を使用してラベルを適用します。 モデルには、グラウンド トゥルースとして利用できる意味のあるコンテキストがあります。
これらは、写真など、モデルで予測する変数です。
品質の保証
ML モデルのトレーニングを成功させるには、信頼性、正確性、一貫性が必要なデータの品質が重要です。 これらの正確で正確なデータのラベル付けを保証するために、定期的な QA テストを実装する必要があります。
コンセンサスや Cronbach のアルファ テストなどの QA 手法を使用して、これらの注釈の精度を評価することができます。 結果の正確性は、定期的な QA 検査によって大幅に改善されます。
モデルのトレーニングとテスト
前述の手順は、データの正確性がチェックされている場合にのみ意味があります。 この手法は、非構造化データセットを含めてテストし、望ましい結果が得られるかどうかを確認します。
データのラベル付け戦略
データのラベル付けは、細部への注意を必要とする骨の折れるプロセスです。 データに注釈を付けるために使用される方法は、課題ステートメント、タグ付けする必要があるデータの量、データの複雑さ、およびスタイルによって異なります。
あなたのビジネスが持っているリソースと利用可能な時間に応じて、いくつかのオプションを見てみましょう.
社内でのデータのラベル付け
名前が示すように、社内データのラベル付けは、社内の専門家によって行われます。 十分な時間、人員、および財源がある場合は、最も正確なラベル付けが保証されるため、最良のオプションです。 ただし、動きは鈍い。
アウトソーシング
物事を成し遂げるためのもう XNUMX つのオプションは、Upwork のようなさまざまな求職およびフリーランスの市場で発見できる、データのラベル付けタスクのためにフリーランサーを雇うことです。
アウトソーシングは、データ ラベル付けサービスを取得するための迅速なオプションですが、以前の方法と同様に、品質が低下する可能性があります。
クラウドソーシング
リクエスターとしてログインし、さまざまなラベル付けジョブを、次のような専門のクラウドソーシング プラットフォームで利用可能な請負業者に配布できます。 Amazon Mechanical Turk (MTurk)。
この方法は、いくらか迅速で安価ですが、高品質の注釈付きデータを提供できません。
データの自動ラベル付け。
この手順は、手動で実行するだけでなく、ソフトウェアによって支援される場合もあります。 アクティブ ラーニング アプローチを使用すると、タグが自動的に検出され、トレーニング データセットに追加されます。
本質的に、人間の専門家は、ラベル付けされていない生データをマークする AI 自動ラベル付けモデルを開発します。 次に、モデルがラベル付けを適切に適用したかどうかを判断します。 人間は、失敗後に間違いを修正し、アルゴリズムを再トレーニングします。
合成データの開発。
実際のデータの代わりに、 合成データ 人工的に作成されたラベル付きデータセットです。 アルゴリズムまたはコンピューター シミュレーションによって生成され、頻繁に使用されます。 機械学習モデルのトレーニング.
合成データは、ラベリング手順のコンテキストにおけるデータの不足と多様性の問題に対する優れた回答です。 の作成 合成データ ゼロからソリューションを提供します。
アイテムとモデルを囲む 3D 設定の作成は、データセット開発者が認識できる必要があります。 プロジェクトに必要なだけの合成データをレンダリングできます。
データのラベル付けの課題
より多くの時間と労力が必要
大量のデータを取得するのは困難であることに加えて (特に医療などの高度に専門化された業界の場合)、データの各部分を手作業でラベル付けすることは、労働集約的で手間がかかるため、人間のラベル付け担当者の支援が必要です。
ML 開発のサイクル全体でプロジェクトに費やされる時間のほぼ 80% は、ラベル付けを含むデータの準備に費やされます。
不一致の可能性
ほとんどの場合、多くの人が同じデータセットにラベルを付けるときに発生するクロスラベル付けにより、精度が向上します。
ただし、個人によって能力の程度が異なる場合があるため、ラベル付けの基準とラベル自体に一貫性がない場合があり、これは別の問題です。XNUMX 人以上のアノテーターが一部のタグについて意見を異にする可能性があります。
たとえば、ある専門家はホテルのレビューを好意的に評価し、別の専門家はそれを皮肉と見なして低い評価を割り当てることができます。
領域知識
分野によっては、業界の専門知識を持つラベラーを雇う必要性を感じるでしょう。
たとえば、必要なドメイン知識のないアノテーターは、ヘルスケア セクター向けの ML アプリを作成する際に、アイテムに適切にタグを付けるのに非常に苦労します。
エラーの傾向
手作業によるラベル付けは、ラベル付け担当者がどれほど知識と注意を払っていても、人的ミスが発生する可能性があります。 アノテーターは膨大な生データ セットを頻繁に扱うため、これは避けられません。
100,000 個の画像に最大 10 個の異なるもので注釈を付ける人を想像してみてください。
データのラベル付けの一般的なタイプ
Computer Vision
トレーニング データセットを開発するには、まず画像、ピクセル、またはキー スポットにラベルを付けるか、コンピューター ビジョン システムを構築するときに、境界ボックスと呼ばれるデジタル画像を完全に囲む境界を確立する必要があります。
写真は、コンテンツ (実際に画像自体に含まれているもの) や品質 (製品とライフスタイルのショットなど) など、さまざまな方法で分類できます。
画像は、ピクセル レベルでセグメントに分割することもできます。 これらのトレーニング データを使用して開発されたコンピューター ビジョン モデルは、その後、自動的に画像を分類し、オブジェクトの位置を特定し、画像内の重要な領域を強調表示し、画像をセグメント化するために使用できます。
自然言語処理
自然言語処理トレーニング データセットを作成する前に、関連するテキスト フラグメントを手動で選択するか、指定されたラベルでマテリアルを分類する必要があります。
たとえば、音声パターンを認識したり、場所や人などの固有名詞を分類したり、画像、PDF、またはその他のメディア内のテキストを識別したりできます。 テキストの宣伝文句の感情や意図を判断することもできます。
これを行うには、トレーニング データセット内のテキストの周囲に境界ボックスを作成してから、手動で転記します。
光学式文字認識、エンティティ名の識別、および感情分析はすべて、自然言語処理モデルを使用して実行されます。
Audio Processing
音声処理は、あらゆる種類の音を構造化された形式に変換して、機械学習で利用できるようにします。これには、スピーチ、動物の騒音 (吠え声、口笛、またはさえずり)、および建物の騒音 (ガラスの破片、スキャン、またはサイレン) が含まれます。
多くの場合、オーディオを処理する前に、手動でテキストに変換する必要があります。 その後、音声を分類してタグを付けることで、より詳細な情報を知ることができます。 君の トレーニングデータセット これは分類された音声です。
まとめ
結論として、データを特定することは、AI モデルのトレーニングの重要な部分です。 しかし、ペースの速い組織は、時間とエネルギーを大量に消費するため、手作業に時間を費やす余裕はありません。
さらに、これは不正確になりがちな手順であり、優れた正確性を約束するものではありません。 それほど難しい必要はありません。これは素晴らしいニュースです。
今日のデータ ラベル付けテクノロジにより、人間と機械のコラボレーションが可能になり、さまざまな機械学習アプリケーションに正確で有用なデータを提供できます。
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