AI データラベリングとは何ですか?課題は何ですか?

データ注釈はほとんどの人工知能の基盤であり、機械学習とディープラーニング モデルの品質を決定します。今日のデータは爆発的に増加しています。たとえば、2018 年だけでも 30 ZB を超えるデータが生成されました。そして、あらゆる AI プロジェクトにおいて、データの問題はデータ サイエンティストにとって最も重要な問題です。

データ注釈とは何ですか?

機械学習およびディープラーニング モデルのトレーニングには、モデルの展開、トレーニング、調整に使用できる豊富なデータが必要です。機械学習およびディープラーニング モデルのトレーニングには、慎重にラベル付けされた大量のデータが必要です。生データにラベルを付け、機械学習モデルやその他の AI ワークフローで使用できるように準備することをデータ アノテーションと呼びます。関連する統計によると、AI プロジェクトではデータの整理に 80% 以上の時間が費やされています。

データにラベルを付けるにはどうすればいいですか?

現在、ほとんどのデータはラベル付けされていません。ラベル付きデータとは、ターゲット モデルが予測を行えるようにラベル付けまたは注釈付けされたデータのことです。通常、データのラベル付けには、データのタグ付け、注釈、レビュー、分類、転記、および処理が含まれます。

ラベル付けされたデータは特定の特徴を強調し、これらの特徴に基づいて分類され、そのパターンをモデルで分析して新しいターゲットを予測できます。たとえば、自動運転車のコンピューター ビジョンの場合、AI の専門家やデータ注釈者はビデオ注釈ツールを使用して道路標識の位置を示し、歩行者や他の車両の位置を使用してモデルをトレーニングできます。

データ注釈に含まれる一連のタスク:

• データを充実させるためのツール
• 品質保証
• プロセスの反復
• データラベルの管理
• 新しいデータラベルのトレーニング
• プロジェクト計画
• 成功指標
• プロセス操作

AI プロフェッショナルにとってのデータラベリングの課題とは?

一般的な AI プロジェクトでは、専門家はデータのラベル付け時に次のような課題に直面します。

• データラベルの品質が低いです。データ ラベルの品質が低い理由は多数考えられます。最も顕著な理由の 1 つは、あらゆるビジネスやワークフローは、実際には人、プロセス、テクノロジーの 3 つの要素によって決まるということです。
• データ注釈操作を拡張できません。データ量が増え続け、ビジネスやプロジェクトの容量を拡張する必要がある場合、ほとんどの企業は社内でデータのラベル付けを行っているため、データ注釈タスクの拡張が困難になることがよくあります。
• 耐えられないコストと存在しない結果。企業や AI プロジェクト マネージャーは、通常、データ ラベリングを処理するために高給のデータ サイエンティストや AI 専門家、またはアマチュアのグループを雇用しており、企業は高い人件費を負担する必要があります。もちろん、企業は不確実なデータ ラベルによって引き起こされる問題にも直面するため、適切な専門家が不可欠です。
• 品質保証。品質チェックを実行すると、特に機械学習モデルのテストと検証の反復段階で、データ注釈プロセスに大きな価値をもたらすことができます。

誰がデータに注釈を付けるのでしょうか?

関連調査によると、2019年に企業はデータのラベリングに17億ドル以上を費やしました。 2024年までにこの数字は41億ドルに達するでしょう。プロのデータ サイエンティストや AI の専門家を雇うことに加えて、データのラベル付けに他の方法を検討することもできます。

従業員。これには、AI プロジェクトのさまざまな側面（その 1 つがデータ注釈）に参加するために、AI 専門家を含むフルタイムまたはパートタイムのスタッフを雇用することが含まれます。

ホスティングチーム。彼らは経験豊富でよく訓練されたデータラベリングチームです。

請負業者。フリーランサーや派遣労働者も含まれます。

クラウドソーシング。企業はサードパーティのプラットフォームを使用して、データ注釈チームを一度に見つけることができます。