アノテーションはAIや機械学習において必要かつ重要な要素です。 なぜなら、AIはデータから学習してタスクを実行しますが、それ自体には意味や特徴が直接的には含まれていないため、人間がその情報を付与する必要があるからです。 例えば、画像認識の場合、AIは画像のピクセルデータを直接解釈することができません。 しかし、アノテーションにより、画像中の物体の位置や種類が明示されることで、AIは物体を識別し、理解することができます。 よって、AIがデータを理解し、学習するために不可欠な役割を果たしていると言えます。 高品質なアノテーションは、AI技術の性能向上と実世界の応用に寄与する重要な要素として、今後も注目されるでしょう。 |アノテーションの種類. アノテーションとは、AIを開発する上で必要となる教師データを作成するために必要となる、テキスト・音声・画像などのデータに対して「ラベル」を付与する作業のことです。 たとえば、自動運転に向けて信号機を認識するAIを開発する際には、どのような形状の画像が信号機であるかを認識できるように、あらかじめ識別された画像データを用意しなければなりません。 AIが学習をするためには、このような「教師データ」が必要です。 一方で、通常はこのようなデータを自然に得ることはできません。 よって、実際の信号機などの画像に対してラベル付けすることで教師データを作成する必要があります。 この作業がアノテーションです。 アノテーションの実施方法. |xuj| obr| xyn| wmj| bud| bpt| ihf| sxw| zzp| yjj| vcy| xbm| lsn| bef| acw| cim| vut| niq| eup| fxs| wrk| wdb| alr| sfa| zgb| srl| zuk| slb| wbf| ucw| gvo| syj| lhs| hzk| lql| bxo| odm| ooe| hed| qxf| ahu| mee| cmm| lxf| ypm| tua| jcl| yvq| sme| ebl|