画像をラベリングしてAIに入力する教師データは、学習を効率的に進める為の重要な存在です。 多くの場合は手作業でラベリングすることになるので、教師データの作成にも効率的な作業環境が必要です。 画像にラベルを付与する作業には、入力の手間を軽減するツールの用意がおすすめとなります。 既存のツールを使っても良いですし、自分用に使いやすいものを設計するのもありでしょう。 機械学習の目的が明確で結果に期待できるなら、手作業でコツコツと画像のラベリングを行うのがベストです。 一方で、学習精度に重要性があるケースでは、いわゆるネガティブサンプルの用意も重要です。 一見すると役に立たないようなデータでも、ネガティブサンプルがあると後々役に立ってきます。 犬の画像を学習させるなら猫も混ぜる、あるいは本物ではなく作り物をあえて入れるのがネガティブサンプルのコツです。 また、機械学習の精度や効率は検出器の設計にもよるので、この点も良く確認してから学習を始めることをおすすめします。 教師データの元となる画像は、インターネットで膨大な数が手に入りますが、これを正確に学習させるとなるとラベリングが不可欠です。 効率的に学習させる為には、効率的にラベリングされた画像を用意するのが近道となります。 誰かに依頼して入力作業を任せる方法もありますが、やはり正確かつ効率的に入力を進めるツールが必要となるでしょう。 画像の入手先にあるテキストから、関連しそうな内容を絞り込んでラベリングする手もあるでしょうが、正確性の観点からはあまり向かないです。 地道に作業するのがラベリングの基本となるので、コツコツと1枚ずつ画像に属性情報を付与することが正解だと思われます。 つまり、教師データの用意しには時間や労力といったコストが発生したり、他人に任せるにしても負担が生じます。 機械学習の精度を求めればそれなりのデータが求められますから、コストを考えて無駄なく効率的に役立つデータを用意したいところです