教師データとは機械学習（E-ラーニング）の教師あり学習において、人間の脳神経に模して作成された人工知能に与えられることに成る問題と解の集合をさしています。教師あり学習は、予め与えられた問題と解の集合を下に、コンピューターが一定の法則性を見出し類似した問題に対して正しい解答を導き出すことを趣旨としています。 WEB上では国内外の大学や研究機関の各分野の専門家が、一連のデータセットを公開しているので、それを下に人工知能に類似した課題を課題に出すとそれなりの正解率を得ることができるので、得てしてデータセットの重要性が見落されがちです。しかし別の局面で機械学習に課題を提示しても実用水準の成果を得ることは必ずしも簡単なことではないことを痛感することでしょう。 データセットを提供すれば簡単に成立思想に見えますが、公開された研究機関の成果などはその分野における機械学習のスペシャリストであって、データの選別に置いてすらも洗練されたスタイルと判断能力を身につけています。つまりいちれんのデータセットの収集ひとつにしてからも、独自の学習データの収集を図ることが重要なことを了解いただけるでしょう。 例えば正面顔の認識と、横顔の認識を比較しても正面では目や鼻・口や耳の位置関係など顔の各パーツの部位や印影・相対的な位置関係などが重要なパラメーターになります。これに引き換え横顔認識では顔以外の首の太さや後頭部など、別のパラメーターについてのデータセットが必須になります。一見すると関係すデータを与えればよいだけと考えられるものの、用途にふさわしい分散を持って収集することが重要になる訳です。機械学習というとプラグラミングやアルゴリズムの優秀さが重視される傾向がありますが、実用に耐える高品質な機械学習の成果を得るためには、収集したデータにふさわしいラベリングを行い、適切なタグ付けを実践するなどの作業の重要性を再認識する必要があります。