• AIプロジェクトの成功を
    左右するAIデータ
    アノテーション

    AIモデルの機械学習の精度を高くするためには、
    アルゴリズムやマシンリソースと同様に、
    正確なトレーニングデータが重要です

DXの鍵を握るAIデータアノテーション

DXの鍵を握るAIデータアノテーション

AI、IoT、ビッグデータ等、先端テクノロジーを導入することでDXを推進しようと多くの企業が取り組んでいます。これまでの事業で蓄えたデータをAIに利活用し、経営戦略を立てるデータドリブン経営を目指すためには、AIの機械学習精度をいかに上げるかが課題です。
AIモデルの機械学習を進める際に期待通りの精度を出すためには、アルゴリズムやマシンリソースと同様に、正しいトレーニングデータを用意することが重要です。
AI の精度を決めるトレーニングデータ

AI の精度を決めるトレーニングデータ

機械学習のプロジェクトを成功に導く上で、重要な要素に、高品質なデータ収集と適切なラベル付けが挙げられます。どれだけ高性能なアルゴリズムを用意したとしても、また適切なコンピューティングリソースが用意されていたとしても、トレーニングのための教師信号となるデータ品質が悪かったり、十分な量のデータセットを集めることができなければ、実用的なプロダクトは完成しません。
鍛えるためのラベル付け作業=データラベリング

鍛えるためのラベル付け作業=データラベリング

データラベリングアノテーションとも呼ばれます。例えば次のような作業です。
  1. 画像中から「自動車」「人」「自転車」の領域に外接矩形を割り当てそれぞれに相当するラベル付けを行
  2. 道路情報の画像の中から背景/道路/動くオブジェクトを塗りつぶしてラベル付けを行う
  3. 動画の各フレーム単位で、人物の関節およびそれらを結んだ線分(ボーンデータ)をポインティングする
  4. 人物の顔の画像をN種類の感情タイプに分類する。
データに正解となる分類情報を付与することで、いわばAIモデルの「お手本」となるふるまいを用意する重要な作業となります。

正確なアノテーションの重要性

人間と同様、まちがった「お手本」で学習したAIは、期待と異なるふるまいをするようになりますし、いい加減なデータを「お手本」として学習させれば回数を重ねてもなかなか期待した精度に達しないでしょう。プロジェクトの早い段階で正確にアノテーションされたデータを用意することは、AIを用いたプロジェクトを成功させる上で非常に重要な要素であるといえます。

AIデータラベリングの種類

AIデータラベリングの種類

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