昨今注目が集まる人工知能は、教師データというキーワードもセットになっています。 教師データは名前のように、人工知能つまりAIの学習を助ける存在のことです。 基本的に、AIの機械学習は画像などのデータを与え、それが何か判断させることで結果を蓄積します。 ただ、先生がいない学習は試行錯誤になりやすく、正しく理解できているか確認するのも困難です。 そこで、教師あり機械学習では教師データを用いることで、より正確性の高い高品質な学習を実現しています。 教師ありの機械学習は、データを先生からの例題と見なし、付与されたラベリングを参照して学習の調整をします。 その結果、AIは正しい答えというものが導き出せるようになったり、精度がより向上して実用に繋がるわけです。 教師データにおける入力データは、ラベリングやタグ付けで、既存のデータに属性を付けて学習の質を高めます。 画像の数字を判別させるAIを例に挙げると、画像に書かれている数字とは別に、付与する属性に数字を入力するイメージです。 答えそのものといえなくもありませんが、教師データは答えの導き出し方を教える存在ですから、答えを教えてもおかしくはないでしょう。 より正確にいえば、テストではなく学習を目的としているので、例題と一緒に答えをAIに与えるのは当然です。 勿論、ある程度学習が進んだ後は、正確に理解できているかテストをして結果を評価します。 教師データは、より高品質なほど学習の精度が高まりやすく、テストにおける良い結果が望めます。 ラベリングの正確性やタグ付けの情報量など、教師データ作成において考慮すべきポイントはいくつもあります。 タグ付けは1人でも可能ですが、正確性を考慮して複数人でチェックを行うのが望ましいです。 作業を複数人で分担する意味ではなく、2人3人とチェックを重ねるということです。 高度なAIの実現において、教師データは想像以上に重要性が高いですから、高品質な機械学習を実現する為には、データの作成に比重を置いて作ることが肝心です。