AIアノテーションは、特定のデータに対してラベルをつけることで、学習に役立つ教師データにするものです。
教師ありの機械学習の場合、ただデータ入力を行うだけでは学習が不可能となります。
教師なし学習ならともかく、教師が必要なのに肝心のアノテーション済みデータがなければお手上げです。
AIアノテーションはいわば、人の手によってデータにラベルが付与され、機械学習に役立つ教師データに編集する作業を指します。
人の顔を学習させるケースでは、その画像が人を表しているものかどうか、更に性別や人種に年齢といった情報も役立ちます。
付与する情報量や範囲は学習させる内容によりますが、求めるAIの性能が決まっているなら、より役立つ情報を厳選してデータに与えることが重要です。
人の手でデータ入力を行う必要があるので、手間と労力が膨大に発生しますが、その分得られる成果は高精度で実用的なものとなるでしょう。
効率的に学習できるという意味でも、アノテーションは重要な作業で外せない要素です。
アノテーションの作業は、その特性上機械で行うことが不可能ですから、必然的に人の手の価値が上がります。
海外では、経済的に貧しい人達に対して、データ入力の仕事の凱旋が行われていたりします。
作業内容は単純ですが、人間にとっては難易度が低く、AIに役立つアノテーションが実現するのが魅力です。
AIに機械学習をさせたい人達には、低単価で人の手によって入力されたデータが手に入ることを意味します。
つまりWinWinの関係になり得るので、こういったビジネスは今後、世界的に加速していくものと思われます。
学習データが不足していると、当然ながらAIは学習が進められませんし、実用化まで時間が掛かる結果になってしまいます。
アノテーション済みのデータは、AIが学習を続ける限り常に新しいものを必要としますし、滞りなく与えることが重要となります。
これからAIを設計したり機械学習に挑戦するなら、アノテーションの重要性を理解して、人の手でデータ入力された情報を用意することが必要です。