教師データは教師あり機械学習の中で、例題とその答えに該当する情報のことを指します。 画像データを学習させる場合だと、人の顔や動物の姿に乗り物など、様々な内容が人工知能に与えられることになります。 この時、画像にラベリングがないと機械学習の効率が落ちるので、精度も出にくく最適化も難しい結果に至ります。 逆に入力するデータのラベリングがあれば、人工知能はそれが何を表すものなのか理解しやすくなり、結果として効率的な学習に結びつきます。 教師データといっても、付与するラベルは様々ですが、一般的には人や犬と猫に車など、抽象的な内容を与えるのが基本です。 抽象的な学習の積み重ねが人工知能の性能に繋がりますから、単純と思われるラベルでも良いわけです。 勿論、ラベリングを推し進めて付与するデータを強化したり、教え方を試行錯誤して最適解を求めるのもありです。 人や動物なら顔などのパーツをラベリングを行ったり、人種や性別でラベルづけするのも1つの方法です。 乗り物も車とバイクなどで分類できますし、セダンやワゴンといった種類で分けて指定することも可能でしょう。 ラベリングのある画像は効率化の可能性を秘めますが、だからこそ上手く適応するにはノウハウが必要で、それが人工知能の個性に関わります。 教師ありで画像を学習させると、テストで与えられるデータの判断が正しいか否か、人工知能自身が判断できるようになります。 一連のプロセスを想像すると、いかに効率的に学べるかが分かりますし、逆に判断材料がなければ学習に膨大な時間が掛かることにも気がつけるはずです。 教師信号や訓練データの別名もありますから、ラベリングありの機械学習においてそのデータの重要性は疑いようがないです。 教師なしで人工知能を育てる方法も存在しますが、求める出力結果が決まっている用途には不向きです。 これまで実用化されている人工知能の多くは、教師ありの機械学習で効率的に訓練されています。 早く役立つ人工知能を作りたい場合は、教師データを活用する教師あり機械学習が不可欠ですから、その点を重視して設計したり学習を進めることが大事です。