1. 説明
ディープラーニングにおいて、データセットとデータセットのラベル付けはAIプロジェクトにおける重要な連携であり、一般の開発者はこの一連のプロセスを体系的に理解する必要があります。この記事では、上記の開発者向けに、データ アノテーションの問題について具体的に説明します。
2. データタグの種類
2.1 コンピュータビジョン
高品質のデータを開発してラベル付けすると、コンピューター ビジョン モデルによる画像の処理や関連情報の抽出が容易になります。モデルは、ピクセル サイズ、色、テーマなどの要素に基づいて画像を整理するようにトレーニングできます。この種のデータを使用して、機械学習アルゴリズムは、顔を認識し、物体を検出し、画像を分類し、その他の方法でデジタル画像を分析できます。
2.2 自然言語処理
自然言語処理モデルがテキスト情報を検索して処理できるようにするために、ファイル全体にラベルを付けるか、テキストの特定の部分に境界ボックスを使用してラベルを付けることで、データにラベルを付けることができます 。モデルは、このラベル付きデータを利用して、感情分析を実行し、固有名詞を特定し、画像からテキストを抽出するなどの機能を実行できます。
2.3 音声処理
音声処理には、特定の音または背景ノイズを取得し、この情報を機械学習モデルが調査および学習できるデータに変換することが含まれます。音声を文字テキストに変換した後、タグを適用してデータにラベルを付けることができます。機械学習モデルは、特定の声を聞き出すことができるだけでなく、このデータを使用して個々の声の音を検出し、話者の感情を判断することもできます。
3. データラベル付けの使用例
3.1 自動運転車
物体検出を利用して、運転中に車、歩行者、動物、その他の車両以外の物体が前方または周囲にあるかどうかを検知します。
3.2 会話型チャットボット
多くのチャットボットは、顧客とのオンライン テキスト会話を維持するために NLP モデルでトレーニングされています。顧客の問題を理解し、迅速に解決するために、特定のキーワードやフレーズを探す場合があります。
3.3 先進的な農業
農家は機械学習モデルを使用して害虫や雑草などの迷惑物質を見つけることができ、ラベル付きデータで訓練された自律型トラクターは、損傷した農作物や腐った農作物を避けながら健康な農作物を選び出すことができます。
3.4 ファイル構成
NLP Models は、ファイルと文書を分類するための AI および機械学習モデルを開発し、作業者がオンライン文書と物理文書を手動で分類する必要性を排除しました。
3.5 小売体験
オブジェクト認識により、顧客が商品をスキャンするときに商品価格を処理する、レジなしのチェックアウトが可能になります。コンピュータービジョンは棚を監視し、商品が在庫切れになったときや、商品の交換が必要になったときに報告します。
3.6 顧客満足度の測定
大量のラベル付きデータでトレーニングされた後、機械学習モデルは感情分析をリアルタイムで実行して、通話中に顧客の満足度を測定し、特定の単語を探し、話者の声の調子を感知して気分を判断できます。
3.7 病気の検出
放射線科医は、ラベル付きデータを使用して、MRI、CT、X 線スキャン中に病気の兆候を認識するように機械をトレーニングできます。スキャンとその事前プログラムされた知識に基づいて、機械学習モデルは患者に病気の兆候があるかどうかを正確に予測できます。
3.8 仮想アシスタント
Amazon の Alexa や Apple の Siri などの仮想アシスタントも、アルゴリズムに入力される人間の会話の形式のラベル付きデータに依存しています。これらのアシスタントは、このデータから、リクエストや発言を理解するだけでなく、音声で応答するときに正しい声の調子や声の抑揚を適用する方法についても学ぶことができます。
4. データのラベル付け方法
データのラベル付けは優れた機械学習モデルの開発に不可欠であるため、企業や開発者はデータのラベル付けを重視しています。ただし、データのラベル付けには時間がかかる場合があるため、企業によってはツールやサービスを使用してプロセスをアウトソーシングまたは自動化する場合があります。
さまざまな方法を使用してデータにラベルを付けることができます。これらの方法を選択するかどうかは、データのサイズ、プロジェクトの範囲、プロジェクトの完了に必要な時間によって決まります。さまざまなラベル付け方法を分類する 1 つの方法は、ラベル付けを人間が行うかコンピューターが行うかということです。人間がラベル付けを行う場合、それは 3 つの形式のいずれかになります。
4.1 内部ラベル
このアプローチは、データのラベル付けに取り組む専門のデータ サイエンティストを多数抱える大企業で使用されています。社内ラベル付けは、外部請負業者やサプライヤーにデータを送信せずに社内で行われるため、アウトソーシングよりも安全かつ正確です。このアプローチにより、アウトソーシングされたエージェントが信頼できない場合でも、データの開示や悪用が防止されます。
4.2 アウトソーシング
会社の余裕を超えるリソースを必要とする大規模で高度なプロジェクトの場合は、このオプションが適している可能性があります。とはいえ、フリーランスのワークフローを管理する必要があるが、企業は納期を守るために並行して作業するさまざまなチームを雇用するため、コストと時間がかかる可能性がある。ワークフローと品質を維持するには、すべてのチームが結果を出すときに同様のアプローチを使用する必要があります。それ以外の場合、結果を同じ形式に変換するにはさらに多くの労力が必要になります。
4.3 クラウドソーシング
このアプローチでは、企業または開発者はサービスを使用して、低コストでデータに迅速にラベルを付けます。最も有名なクラウドソーシング プラットフォームの 1 つはreCAPTCHA です。これは基本的に CAPTCHA を生成し、ユーザーにデータにラベルを付けるように求めます。次に、プログラムはさまざまなユーザーからの結果を比較し、ラベル付きデータを生成します。
ただし、ラベル付けを自動化し、コンピューターを使用してラベル付けを行う場合は、2 つの方法のいずれかを使用できます。
4.4 合成タグ
このアプローチでは、生データを使用して合成データ を生成し、ラベル付けプロセスの品質を向上させます。このアプローチはプログラムによるマークアップよりも優れた結果をもたらしますが、より多くのデータを生成するにはより多くの機能が必要となるため、多くのコンピューティング能力が必要になります。この方法は、企業がスーパーコンピューターまたは妥当な時間内に大量のデータを処理および生成できるコンピューターにアクセスできる場合に適しています。
4.5 プログラムによるタグ
計算能力を節約するために、この方法では、追加のデータを生成する代わりに、スクリプトを使用してラベル付けプロセスを実行します。ただし、プログラムによるラベル付けでは通常、ラベルの品質を保証するために人による注釈が必要になります。
組み込みの機械学習の専門家による詳細多項式回帰: 概要
5. データラベル付けの利点
データのラベル付けにより、ユーザー、チーム、企業はデータとその用途をより深く理解できるようになります。主に、データのラベル付けは、より正確な予測を提供し、データの使いやすさを向上させる方法を提供します。
5.1 より正確な予測
正確なデータのラベル付けにより、ラベルのないデータを使用する場合よりも機械学習アルゴリズムの品質保証が向上します。これは、モデルがより高品質のデータでトレーニングされ、期待される出力が生成されることを意味します。正しくラベル付けされたデータは、後続のモデルをテストおよび反復するためのグラウンド トゥルース(つまり、ラベルが実際のシーンをどのように反映しているか) を提供します。
5.2 データの可用性の向上
データのラベル付けにより、モデル内のデータ変数の使いやすさも向上します。たとえば、モデルが使いやすくするために、カテゴリ変数をバイナリ変数として再分類できます。データを集約すると、モデル変数の数を減らしたり、制御変数を含めることが可能になったりして、モデルを最適化できます。データを使用してコンピューター ビジョン モデルを構築する場合でも、 NLP モデルを構築する場合でも、高品質のデータを使用することが最優先事項である必要があります。
6. データラベル付けの欠点
データのラベル付けは費用と時間がかかり、人的ミスが発生しやすくなります。
6.1 高価で時間がかかる
データのラベル付けは機械学習モデルにとって重要ですが、リソースと時間の観点から見るとコストがかかる可能性があります。企業がより自動化されたアプローチを採用しているとします。この場合、エンジニアリング チームはデータ処理の前にデータ パイプラインをセットアップする必要があります。手作業によるラベル付けは、ほとんどの場合、費用と時間がかかります。
6.2 人的ミスが起こりやすい
これらのラベル付け方法は人的エラー (コーディング エラー、手動入力エラーなど) の影響も受けやすく、データ品質が低下する可能性があります。たとえ小さなエラーであっても、不正確なデータ処理とモデリングにつながる可能性があります。品質保証チェックはデータ品質を維持するために重要です。
7. データラベル付けのベストプラクティス
データ ラベル付けプロジェクトでどのラベル付け方法を選択する場合でも、データ ラベル付けプロセスの精度と効率を向上させる一連のベスト プラクティスがあります。たとえば、大量の高品質のトレーニング データを使用して機械学習モデルを構築しますが、これには費用と時間がかかります。より優れたトレーニング データを開発するには、次の 1 つ以上の方法を使用できます。
- ラベラーのコンセンサスは、個々のラベラーの間違いや無意識の偏見を打ち消すのに役立ちます。エラーには、ラベル付けエラーまたはラベル付けデータの重複が含まれる場合があります。さらに、機械学習の課題の 1 つは、データがすべての潜在的なラベルを完全に表しておらず、トレーニング データ自体に偏りが生じることです。
- ラベル監査によりラベルが常に最新の状態に保たれ、ラベルの正確性が保証されます。通常、機械学習データベースを構築するときは、保存して使用する前にラベルを付ける必要がある新しいデータで定期的に更新されます。データを監査すると、新しいデータが適切にラベル付けされ、古いデータがこれらの新しいラベルと一致するように再ラベル付けされることが保証されます。
- アクティブ ラーニングでは、別の機械学習アプローチを使用して、人間のラベル付け担当者がラベル付けまたは検査する必要がある少量のデータを決定します。アクティブ ラーニングでは、人間のラベル付け担当者が最初に少量のデータにラベルを付け、次にこれらのラベルを使用して将来のデータにラベルを付ける方法についてモデルをトレーニングします。
8. データラベル付けツールの例
多くのオンライン ツールやパッケージを使用して、上記のいずれかの方法でデータにラベルを付けることができます。