教師データは機械学習にとって必要不可欠なものです。ディープラーニングという言葉が少しずつ認知されはじめ、効率的に学習させるには多くの工夫をしなければならないことも知られています。そのなかでも特に重要になるのが、しっかりとコミュニケーションを行っていくことです。さらに単純にやり取りするだけでなく、精度の良いラベリングなどの作業も実施しなければなりません。いくら多くのデータがあっても、それだけではただの情報の集まりに過ぎません。つまり教師データと呼べる状態にはなっていないということです。ディープラーニングのアルゴリズムがどれだけ素晴らしいものであっても、教材がお粗末であれば良い結果を得るのは困難です。適切なラベリングを行うことで、データの価値を高めていくことが求められます。 たとえば、犬の画像があれば犬というラベルを貼ります。もちろん猫であれば、貼るのは猫と書かれたラベルです。こうやって、区別が容易な状態にした画像を使って学ばせることで初めて効果が現れてきます。最初のうちは、人間でも簡単に区別できる画像を同一のものと判定することも珍しくありません。しかし、学習を長期的に続けていくと、人間の目視では要因に判別できないものまで区別できるようになるのです。ラベリングという作業は非常に時間のかかる地道な作業であり、まるで内職のようだと感じる人も多いでしょう。ところが最先端の技術を生み出す機械学習は、そのような地道な作業をなくしては存在しません。 面倒だからといって、雑に作業をするとそれだけ精度も下がってしまいます。たとえ数人で手分けして丁寧に行ったとしても、個人ごとにラベルを貼る基準が異なれば台無しです。統一性がなくなってしまうと、教師データとしては相応しくありません。シンプルですが慎重さが求められる作業であり、無事に完了するまで根気よく行うことが大切です。そうすることで人工知能の効率は格段と良くなるでしょう。