データのラベル付けはどのように機能し、それは何を意味しますか? この記事では、データ ラベル付けサービスとソフトウェアについて知っておくべきことをすべて説明します。 スマートなビジネス 意思決定を行い、最終的には強力な AI および機械学習モデルを作成します。
データのラベル付け
データラベル付けは、機械学習の段階の XNUMX つであり、非構造化データ (画像、ビデオ、音声、テキストなど) 内の項目を認識し、ラベルでタグ付けして、機械学習モデルによる正確な予測と推定を支援します。 理論的には、生データ内のオブジェクトを認識するのは簡単なはずです。 実際には、適切な注釈ツールを使用して、誤差を最小限に抑えて関心のある内容を正確に描写することがより重要です。 問題のデータセットは何千もの要素で構成されています。
ラベルのないデータ自体は認定モデルにとって何の意味もありませんが、モデルが失敗する可能性があります。
データラベル付けの仕組み
データのクリーニング、整理、ラベル付けを行うために、企業はソフトウェア、手順、およびデータ アノテーターを組み込みます。 機械学習モデル このトレーニング データに基づいて構築されます。 これらのラベルにより、アナリストはデータセット内の特定の変数を分離できるため、ML モデルに最適なデータ予測子の選択が容易になります。 ラベルは、モデルのトレーニングにどのデータ ベクトルを使用するかを指定します。これにより、モデルは将来を予測する能力が向上します。
データのラベル付けジョブには、マシンのサポートに加えて「人間参加型 (HITL)」の関与が必要です。 HITL は、人間の「データ ラベラー」の専門知識を利用して、ML モデルを開発、トレーニング、最適化、テストします。 特定のプロジェクトに最も関連するデータセットをモデルに供給することで、データのラベル付けプロセスの指示に役立ちます。
データラベル付けのアプローチ
高パフォーマンスの ML モデルを作成するための重要なステップは、データのラベル付けです。 ラベル付けは簡単そうに見えますが、使用が必ずしも簡単であるとは限りません。 その結果、企業はさまざまな側面と戦略を比較検討して、最も効果的なラベル戦略を選択する必要があります。 データ ブランディングの各アプローチには長所と短所があるため、タスクの難易度、プロジェクトの規模、範囲、期間を徹底的に評価することをお勧めします。 次の方法でデータにラベルを付けることができます。
- 内部ラベル付け: 社内のデータ サイエンティストを活用することで、監視が容易になり、品質が向上します。 ただし、この戦略には時間がかかることが多く、リソースを豊富に持つ大企業にとっては有利です。
- 合成ブランディング: データの品質と時間効率を向上させるこの方法では、既存のデータセットから新しいプロジェクト データを作成します。 ただし、合成ラベル付けには大量の計算能力が必要となり、コストが上昇する可能性があります。
- プログラムによるブランディング – 時間を節約し、人間による注釈の必要性を排除するために、この自動化されたデータ ブランド化手順ではスクリプトを使用します。 ただし、技術的な問題が発生する可能性があるため、HITL は引き続き品質保証 (QA) 手順に関与する必要があります。
- アウトソーシング – 複雑な一時的なタスクには最適なオプションですが、独立した請負業者に重点を置いたワークフローの作成と維持には時間がかかる場合があります。 組織化されたデータ ブランディング チームを採用すると、事前に審査された人材と事前構築されたデータ ブランディング ソリューションが提供されます。フリーランス プラットフォームを使用する場合は、審査プロセスをスピードアップするために応募者の完全な情報が提供されます。
- クラウドソーシング – マイクロタスクと Web ベースの配布を可能にするこの方法は、よりスピーディで手頃な価格です。 プロジェクトマネジメントただし、QA、労働力の質はクラウドソーシング プラットフォームによって異なります。 Recaptcha は、クラウドソース データ ブランディングの最もよく知られたインスタンスの XNUMX つです。 このプロジェクトには XNUMX つの目的があります。XNUMX つは画像データの注釈を改善すると同時に、ボットの使用を防ぐことです。
データラベル付けの利点と課題
データのラベル付けは企業の成長能力を加速させる可能性がありますが、通常はトレードオフが伴います。 コストが高いにもかかわらず、データがより正確であれば、通常はより適切なモデル予測が得られるため、データが提供する価値は通常、支出する価値があります。 さらにいくつかの重要な利点と問題点を見てみましょう。
福利厚生
データのラベル付けにより、個人、チーム、企業にとってデータのコンテキスト、品質、使いやすさが向上します。 具体的には、次のことが予想されます。
- より正確な予測: 正確なデータのタグ付けにより、機械学習アルゴリズムの品質管理が向上し、モデルをトレーニングして望ましい結果を生成できるようになります。 そうでない場合は、よく言われるように、「ゴミが入ったらゴミが出てくる」ことになります。 将来のモデルをテストして反復する場合、適切にラベル付けされたデータは「グラウンド トゥルース」(つまり、ラベルが「現実世界」の状況をどのように表すか) を提供します。
- データの使いやすさの向上: モデル内でデータ変数をブランド化すると、データ変数がさらに使いやすくなります。 たとえば、カテゴリ変数をモデルでより使いやすくするために、それをバイナリ変数として再分類できます。
課題
データのラベル付けには多くの困難があります。 最も一般的な問題のいくつかを以下に示します。
- コストと時間がかかる: データ ブランディングは機械学習モデルにとって不可欠ですが、リソースと時間の両方の点で高価になる可能性があります。 企業がより自動化された戦略を採用したとしても、エンジニアリング チームはデータ処理の前にデータ パイプラインを構築する必要があり、手動によるブランディングにはコストと時間がかかる可能性があります。
- 人的エラーが発生しやすい: このようなラベル付け手法は人的エラーに対して脆弱であり、データ品質が低下する可能性があります (コーディング エラーや手動入力エラーなど)。 この結果、不正確なデータ処理とモデリングが発生します。 品質管理のチェックは、データの整合性を保護するために非常に重要です。
データラベル付けのベストプラクティス
次のベスト プラクティスは、戦略に関係なく、データのラベル付けの精度と有効性を最大化します。
- 人間のラベル作成者にとって、直感的で簡素化されたタスク インターフェイスは認知的負担を軽減し、コンテキストの切り替えを容易にします。
- 多数のラベル作成者 (人間またはコンピューター) 間の合意の度合いを測定します。 コンセンサス スコアを決定するには、一致するラベルの合計数を各アセットのラベルの合計数で割ります。
- ラベル監査: ラベルの信頼性をチェックし、必要な調整を行います。
- 以前にトレーニングされた XNUMX つ以上のモデルを XNUMX つのデータセットから別のデータセットに適用することは、転移学習として知られています。 これには、複数のことをしながら学習することや、マルチタスクを行うことが含まれる場合があります。
- アクティブ ラーニングは、機械学習手法の一種であり、人々による最も適切なデータセットの選択を支援する半教師あり学習のサブセットです。
データラベリングサービス
企業は、データ ラベル付けサービス プロバイダーの助けを借りて、マークなしまたはラベルなしのデータをラベル付きデータに変換できます。 企業が提供するデータセットにラベルを付けるには、多くの場合、人間のタスクフォースまたは機械学習を利用したタグ付けが使用されます。 データラベルサービスのプロバイダーは、企業がラベルのないデータを入力してブランディングプロセスを監視できるプラットフォームまたはインターフェイスを提供する場合と提供しない場合があります。 通常、価格はタグ付けされたデータ ポイントの数に基づいています。 たとえば、画像の識別には一定のコストがかかる場合や、時間給でアノテーターに許可を与える場合があります。
データ ラベル付けサービス プロバイダーと同等のソフトウェアであるデータ ラベル付けソフトウェアのおかげで、ユーザーはデータ ラベル付けサービスをより詳細に制御できるようになります。 これらのソリューションのユーザーは、データ ブランディングの価格、速度、品質などを制御できます。 これらのテクノロジーは、データ サイエンスや機械学習のプラットフォームと頻繁に連携し、データのラベル付けの品質や精度を評価する機能を提供します。
A サービス プロバイダーが配置される資格を得るには、次の要件を満たしている必要があります。 データのラベル付け カスタマーサービスのカテゴリ:
- データのラベル付けのために従業員にアクセスする
- 時間単位、月単位、またはデータポイントごとの支払いスケジュールを提供します。
- 事前にラベル付けされたデータセットの選択を提供します。
データラベル付けソフトウェア
データラベル付けソフトウェアと呼ばれるソフトウェアの形式は、機械学習モデルをトレーニングするためにデータにラベル付けまたはタグ付けするために使用されます。 機械学習アルゴリズムは、大量のラベル付きデータを使用してパターンを見つけ、推奨事項を作成します。 機械学習モデルのトレーニングに利用されるデータの重要な特性と品質は、データ ブランド ソフトウェアを利用して人間によって識別され、ラベル付けされます。
データ ブランド ソフトウェアのアプリケーションには、オブジェクトの識別、画像とビデオの分類、自然言語処理が含まれます。 これは機械学習モデルを作成および改良するための重要なツールであり、これらのモデルの精度と効率に大きな影響を与えます。
データラベル付けソフトウェアの種類
全体として、プロジェクト固有の目的とラベル付けされるデータの種類によって、特定の割り当てに最も適したデータラベル付けソフトウェアの種類が決まります。
#1. 手動データラベル付けソフトウェア
手動でブランド化されたデータ用のソフトウェアを使用して、特定のデータ ポイントにラベルまたはタグを付けることにより、ユーザーはデータに手動でラベルを付けることができます。 このプログラムは、極度の精度と細部への注意を必要とする小規模なデータセットやタスクを頻繁に処理します。
#2. 自動データブランディングソフトウェア
自動データラベル付けソフトウェアは、機械学習技術を使用して、事前に設定されたルールまたはパターンに従ってデータに自動的にラベルを付けます。 この種のソフトウェアは、大規模なデータセットや日常的または反復的なアクティビティで頻繁に使用されます。
#3. 半自動データブランディングソフトウェア
半自動データ ブランディング用のソフトウェアには、自動データ ブランディングと手動データ ブランディングの両方の側面が含まれています。機械学習アルゴリズムによりデータ ラベルが生成され、人間が必要に応じてデータ ラベルを評価および変更できます。
#4. 画像アノテーション ソフトウェア
写真やその他の視覚データにタグを付けて注釈を付けるためのソフトウェアは、画像注釈ソフトウェアとして知られています。 機能の例としては、境界ボックス、多角形描画ツール、ポイント注釈ツールなどがあります。
データラベリングソフトウェアの特徴
データラベル付けソフトウェアには、次のような多くの機能が含まれていることがよくあります。
- データラベル付けソフトウェアを使用すると、ユーザーはテキスト、写真、ビデオなどの特定のデータポイントにラベルやタグを付けることができます。
- データに注釈を付けるためのツール: 一部のデータ ブランド プログラムでは、境界ボックス、多角形描画ツール、およびポイント注釈ツールが提供されています。 これらの手段を使用すると、データの特定の側面やプロパティに注意を向けることができます。
- 機械学習アルゴリズム: 特定情報ブランディング ソフトウェアは、機械学習アルゴリズムを使用してブランディング手順を実行したり、必要に応じて人間が後でチェックおよび調整したりできるデータの初期ラベルを生成します。
- データの組織化および管理機能は、特定のデータ ポイントのフィルタリングと検索、進行状況と完了の監視、レポートの作成などの機能を含め、データ ブランディング ソフトウェアに組み込まれていることがよくあります。
データラベル付けソフトウェアの利点
データラベル付けソフトウェアを使用すると、次のような多くの利点があります。
- データ ラベル付けソフトウェアは、機械学習モデルの精度と有効性にとって不可欠な、データに一貫性のある正確なラベル付けを保証するのに役立ちます。
- 生産性と効率の向上: データ ラベル付けソフトウェアは、ユーザーがブランディング プロセスをスピードアップして、より短い時間でより多くのデータにラベルを付けることができるように支援します。 大規模なデータセットと反復的または日常的なプロセスの両方で、これにより大きなメリットが得られます。
- 多くのユーザーにタスクを割り当て、変更や更新を追跡する機能は、特定のデータ ブランディング ソフトウェアに含まれる共同作業オプションのほんの一部にすぎません。 これにより、データ ブランディングの取り組みに携わるチームがより適切にコミュニケーションし、連携することができます。
- コスト削減: データ ブランディング ソフトウェアを使用すると、一般的な操作を自動化し、手作業の必要性を排除することで、データ ブランディング プロジェクトをより手頃な価格で実現できます。
- 適応性と柔軟性の強化: データ ブランディング ソフトウェアを使用して、幅広いデータ タイプにラベルを付けることができ、プロジェクトの需要に合わせて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。
データラベルの目的は何ですか?
データ ラベルはデータ シリーズまたはその個々のデータ ポイントに関する情報を提供するため、グラフの閲覧者がその内容をよりよく理解するのに役立ちます。 たとえば、データ ラベルがなければ、以下の円グラフでコーヒーが総売上高の 38% を占めていると判断するのは困難です。
データのラベル付けは難しいですか?
データのラベル付けには問題がないわけではありません。 最も一般的な問題のいくつかを以下に示します。 時間と費用がかかる: データのブランディングは機械学習モデルには不可欠ですが、リソースと時間の点で費用がかかる場合があります。
データのラベル付けが必要なのは誰ですか?
機械学習モデルをトレーニングまたは利用する前に、データのラベル付けは不可欠な手順です。 画像および音声認識、コンピューター ビジョン、自然言語処理 (NLP) など、数多くのアプリケーションで使用されています。
データラベルはどのように使用しますか?
グラフをクリックした後、「グラフのデザイン」タブを選択します。 [グラフ要素の追加] メニューから [データ ラベル] を選択し、データ ラベルを選択する場所を選択します。
注: グラフの種類に応じて、選択内容は変わります。 「データ吹き出し」をクリックして、テキストバブルフォーム内にデータラベルを表示します。
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参照
