データ注釈とはその名の通り、データの一部に説明やラベルを付けて分類することです。
簡単な例としては、ある写真に犬が写っているかどうかを判断し、その写真にラベルを付けるようなもので、ウェブサイトがあなたがロボットかどうかを確認するために行うキャプチャのようなものです。
コンピューターは人間のように情報を処理することはできません。人間が画像から犬を識別するのは簡単かもしれませんが、コンピューターは画像を0と1として見ており、画像に何が含まれているかを理解することはできません。私たちは、文脈や周囲の状況、過去の経験などを参考にして、画像に写っている被写体を十分に理解し、評価し、解釈します。
しかし、コンピュータが理解するためには、このような正確なコンテキストを提供されることで、何らかの助けが必要になる。ラベル付けされたコンテンツは、そのコンテキストを提供し、コンピュータ・ビジョンや 機械学習モデルによって使用・認識され、予測に使用される。
理想的には、データサンプルは有機的にラベルと関連付けられる。これは、データを生成するビジネスプロセスが明確に定義されている場合に起こり得る。
例えば、製造業には通常、製品の欠陥や品質をチェックするQA部門がある。長期的には、製品の承認と不承認の大規模なデータベースを持つことになる。
このデータは、機械学習によるスコアリング・モデルの学習に利用できる。データサンプルには、欠陥の理由、製品タイプ、不合格のメモなどが含まれ、対応するデータラベルは、QA部門が将来標準を構築するためのバイナリ決定となる。
多くのAIプロジェクトでは、データのサブセットに対して問題を解決できる単純なルールを定義することができる。そのサブセットに代表的なサンプルが含まれ、十分な品質があれば、データセット全体に対して高い汎化能力を持つ機械学習モデルを訓練するのに十分なデータサンプルとラベルのペアを収集することができる。
AIプロジェクトの初期段階、例えばデータセットが小規模であったり、プロトタイプを迅速に構築することが目的であったりする場合、データセットに手動で注釈を付けることができる。この場合、プロジェクトに携わる開発者がデータを確認し、注釈ガイドラインに従ってデータサンプルにラベルを付けます。
A.I.や機械学習モデルの構築に役立つ高精度のデータを取得するためのデータ・ラベリング・サービスを提供し、ほとんどの種類のデータ・アノテーションをサポートするプラットフォームもあります。
Tictagはこの問題に対して革新的で優れたソリューションを提供します。
データの品質は機械学習モデルのパフォーマンスにおいて非常に重要であり、そのパフォーマンスを左右します。しかし、優れたアノテーションが施されたデータの品質とはどのようなものでしょうか？
データは機械学習プロジェクトの生命線である。データが多ければ多いほど、最終成果物の精度は高まる。しかし、生データがあるだけでは十分ではありません。機械学習アルゴリズムが、与えられた画像内のオブジェクトを適切に識別したり、人間の音声を理解したり、その他多くの機能を発揮できるように、このデータに注釈を付ける必要がある。
そのため、正しくアノテーションされたデータとプロジェクトの成功には相関関係があることがわかる。しかし、ある試算によると、AIプロジェクトの開発時間の80％はデータの準備に費やされているため、これは研究によっても裏付けられている。データ注釈が非常に重要な理由は、わずかなミスでも悲惨な結果を招く可能性があるからだ。人間である私たちは、あいまいさに対処したり、意図を読み取ったり、データ注釈に含まれる他の多くの要素にうまく対応できるため、この分野はコンピューターより優位に立てる分野のひとつです。
A.I.や機械学習モデルの構築には、人間のデータ・ラベリングが非常に重要であるため、データ・ラベリングや準備のニーズを解決するために、いくつかのデータ・アノテーション・プラットフォームが利用できる。その一つがTictagだ。Tictagはデータ科学者に高品質のデータセットを提供することに誇りを持っています。99.5%の精度と高速スループットを誇るTictagは、ペースの速い開発者に対応し、機械学習モデルに必要な高品質のデータセットを提供します。