アノテーション

教師データと半導体精度

最近の私達の生活の中において、情報を意識して取り扱う事が多くなって来ました。情報といえば昔は通信関係のみが関係する様に思われましたが、最近では日常の隅々まで浸透していっています。この様に高度で高品質な情報処理が発達したのはやはり高度な情報処理装置が世の中に普及していったからです。 情報処理装置というと一昔前は、ビル1棟分くらいを占める大型計算機がイメージされていましたが、半導体技術の発達で近年大きく変わって来ています。情報処理端末の発展は、ここで述べた大型計算機の小型化という側面からと電子卓上計算機の高機能化の2つの側面から進んできました。更に情報端末の普及を爆発的に進めたのは携帯電話との融合によるスマートフォンの出現による所も大変大きなものがあります。 この様な外見上の違いから明らかになる進化とともに、重要なファクターとなり情報端末利用の範囲を大きく広げているのがソフトウェアの発達です。大型計算機にしろ卓上計算機にしろ一昔前までは、使用者がプログラムを組み上げてそれを動かす事により起動していました。この段階では、計算機は単に書かれたプログラムを書かれたとおりに実行する機械でしかありませんでした。現在でも殆どの計算機が行う作業についてはこの様な方式で行われています。 それに対して現在行なわれ始め急激に利用数を多くしていっているのものに機械学習があります。この機械学習とは、人がプログラムにより動作を指示するのではなく、コンピュータ自身が自ら判断を行う能力を身につける事を意味します。この様な機械学習には2通りあり、全く試行錯誤で判断を行うものと予め例題と回答を示す教師ありの学習があります。教師ありの機械学習の際には、各データの何処をなんという事で整理するのかを示すラベリングとそのラベリングにより特徴づけられた部分の各データをなんと認識するかを示すタグ付けを行う必要があります。より多くの例題と回答を与える事で高品質な判断を行わせる事が可能になります。

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