AIにおける教師データは、学習内容がなんであるかを教える為に必要なものです。
画像の機械学習であれば、その内容が生き物なのか、生き物なら人か動物かなどを理解する必要があります。
この時に学習に役立つ教師データがあると、学習が効率的になってAIの精度が大幅に向上します。
教師データは一般的に、ラベリングという手法でAIに教える形を取ります。
AIはラベルのある画像を1つずつ学習するので、後々内容の類型で判別が行いやすくなるわけです。
これが教師データのラベリングなしだと、AIの学習は手探りとなって時間が掛かります。
勿論、効率的か否かという違い以外に、人が間接的に教えるやり方とは異なる発展の可能性を秘めるのは確かです。
どう進化していくかは未知数、でも教師データありと比べて想像以上に進化する可能性があります。
ラベリングを用いる機械学習は、効率を優先する手法の1つですから、実用化を早めたい場合に有用です。
画像分析の世界では既に、様々な分野でAIの実用化が達成しています。
これも教師データありの産物ですし、効率的に画像を学習できたからこそ、社会に役立つAIが誕生しました。
機械学習における効率化のポイントは、分類と回帰で学習内容の関連性を導き出すことです。
類似性や傾向とも言い換えられますから、AIにとってはこの要素が重要となります。
教師データのラベリングは、分類や回帰に役立つヒントを与えるもので、効率的に学習を進める場合において必要不可欠です。
また、教師データはただ存在していれば良いというものではなく、正確性や質もまた問われます。
人間の場合もそうですが、誤った指導が行われると間違って内容を覚えてしまいます。
修正は可能ですが、学習をやり直す必要が出てきますから、折角の効率化が台無しです。
更に、質の善し悪しも覚えやすさや精度に影響するので、良質な教師データを用意することが大切です。
AIの完成度は教師データの質に大きく左右されますから、その点に注意して活用するのがポイントとなります。