ラベリングとは、画像を効率的に探査するために取り付けるキーワードのことです。このラベリング処理を適切に行っておくことで必要な画像を検索で簡単に引っ張り出すことができるようになります。しかし画像のラベリングは手作業で行ってしまうとかなり時間がかかってしまいますし、非常に非効率な作業になってしまいます。だから教師データを装備した人工知能に画像の解析とラベリング処理を一括で行わせるようにするのです。人工知能であれば手作業でのラベリング処理とは比べ物にならないほど効率的に処理を行うことができるメリットがあります。結果的に適切な画像を適切なキーワードで関連付けすることができるのです。他にも、関連するキーワードで画像を再検索することができます。一方でデメリットとして画像のラベリング処理が常に正確であるとは限らないという点です。教師データが不足している状況であればラベリングの内容に間違いが発生してしまうことがあります。そのためなるべく予め人工知能にインプットする教師データは大量に用意しておく必要があるのです。このデータ量がラベリング処理の統計データとして活用することができるだけでなく、間違いのない正確な処理を行うことが実現できます。教師データはウェブ上のデータを抽出して効率的に入手する必要がありますが、これはプログラムに無作為に入手させたほうが良いでしょう。教師データの作成に人間が介入してしまうと、正確なデータをインプットすることができなくなってしまうだけでなく計算結果に偏りが発生してしまうことがあります。結果的に正しいキーワードで画像を処理することができなくなってしまうので、教師データの抽出にはプログラムのみで行うようにすることが重要です。以上のことから教師データはこのようなケースにも応用可能で情報の素早くて効率的なアクセスと人間が介入する必要のない便利な機能を提供することができます。