トレーニングデータの品質と量が AIアルゴリズムの成功を直接決定するため、平均して、AIプロジェクトに費やされる時間の80%がデータのラベル付けを含むトレーニングデータのラングリングであることは驚くに値しません。

AIモデルを構築する際、大量の生データにラベルを付けることは、AIを構築するためのデータ準備と前処理における不可欠なステップです。

正確には機械学習(ML)のコンテキストでのデータのラベル付けは、データサンプルを検出してタグ付けするプロセスです。

これは、MLでの教師あり学習に関して特に重要です。教師あり学習は、AIモデルの将来の学習を強化するためにデータ入力と出力の両方にラベルが付けられた際に発生します。

多くの場合、データのラベル付けワークフロー全体には、データへのアノテーション、タグ付け、分類分け、モデレート、および処理が含まれます。ラベル付けされていないデータを必要なトレーニングデータに変換して、AIモデルにどのパターンを認識して望ましい結果を生み出すかを教えるための包括的なプロセスを用意する必要があります。

たとえば、顔認識モデルのトレーニングデータでは、目、鼻、口などの特定の機能で顔の画像にタグを付ける必要がある場合があります。または、モデルが感情分析を実行する必要がある場合(誰かの口調が皮肉であるかどうかを検出する必要がある場合など)は、さまざまな変化のあるオーディオファイルにラベルを付ける必要があります。

■データラベリングのアプローチ
データラベリングは時間とリソースの最大の投資を必要とするステップであるため、組織にとっては適切なデータラベル付けアプローチを選択することが重要です。

データのラベル付けは、次のようないくつかの方法(または方法の組み合わせ)を使用して実行できます。

  • 社内:社内のスタッフとリソースでデータラベリングを実施します。結果をより詳細に制御できますが、特にアノテーターをゼロから採用してトレーニングする必要がある場合は、時間がかかり、費用がかかってしまうことが多いです。
  • アウトソーシング:データにラベルを付けるためにフリーランサーと期間限定で雇用契約をします。これらの請負業者のスキルを評価することはできますが、ワークフローの組織に対する制御が弱くなります。
  • クラウドソーシング:代わりに、信頼できるサードパーティのデータパートナーを通してデータのラベル付けのニーズをクラウドソーシングすることを選択できます。これは、社内にリソースがない場合の理想的なオプションです。データパートナーは、モデル構築プロセス全体を通じて専門知識を提供し、大量のデータをすばやく処理できる多数の寄稿者へのアクセスを提供できます。クラウドソーシングは、大規模な展開に向けて立ち上がることを期待している企業に最適です。
  • マシン別:データのラベル付けは当然マシンでも実行できます。特にトレーニングデータを大規模に準備する必要がある場合は、機械学習支援型のデータラベリングを検討する必要があります。また、データの分類が必要なビジネスプロセスの自動化にも使用できます。

組織が採用するアプローチは、解決しようとしている問題の複雑さ、従業員のスキルレベル、および予算によって異なります。

■Appenが提供できること
Appenは大規模な機械学習を改善するためのデータラベリングサービスを提供しています。

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