アノテーション

AIアノテーションの説明

話題のアノテーションはAIが学習するために加工や処理を行うことです。
人の手でデータ入力をしたものを蓄積して活用します。
教師データの作成ではタグ付け作業が行われますが、ディープラーニングの場合は作業量が大量になります。
教師データの作成に人材を集める必要があり、作業を効率化するツールも必要です。
最近はアシストするツールを開発している企業もあります。
アノテーションでは精度も重要になります。
モデルはアノテーションを頼りにして学習を進めるので、アノテーションが正しくないとモデルの精度にも影響を与えます。
アノテーションというと最先端のイメージを持つ人が多いですが、実はアナログの世界です。
モデル設計には専門知識のある人材が必要になります。
IT技術が発達してデータ量が増大し企業では無駄なコストを削減することが重要視されています。
画像や音声、動画などのコンテンツの検索性を高めるためにはメタデータを付与すると効果的です。
メタデータとは属性情報を指します。
過去に作成したデータにタグを付けて蓄積し、用途に応じて使い分けます。
単純な属性データの作成はもちろん、構造化された属性情報やディープラーニング用学習データのアノテーションも重要になります。
情報の内容を理解してタグ付けを行うことは大切です。
ITの高度な専門知識は必要ありませんが、非常に単純な作業になるため外部に委託する企業も多いです。
最近は海外にアウトソーシングセンターを設けて作業を行う企業も増えています。
AIにおいて注目を集めているのがディープラーニングです。
ディープラーニングには大量の学習データが必要になります。
データ量だけでなく正確である必要もあります。
整備された情報であれば、学習を進めるうえで問題となるノイズを避けることができます。
属性情報を抽出して作成し、タグ付けを行うサービスは時間と手間がかかります。
アノテーションはディープラーニングをはじめ様々な分野で活用されています。

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