人工知能や機械学習、機械学習をより一層深めるディープラーニングの分野は、今までは実証実験や研究開発が主流となっていて、アルゴリズムを開発することに主に注力されてきましたが、これからは実際にビジネスに有効に活用することが可能なものが要求されています。実際にビジネスに活用することについては、解析する対象の画像や文章に関する機械学習を解析する精度をたかめることが欠かせないことで、そのために高い精度で、なおかつ大量の教師データを用意することが必要です。 ところが機械学習の肝となる教師データは、作成するときに非常にたくさんのコストと手間がかかります。このような機械学習の工数やコストが増加するという問題を解決し、人工知能の開発を効率的に進めるために教師データ作成代行のサービスを提供する会社が増えてきているのです。 目的に適応した決まりごとを人工知能に学習させたい場合には、目的どおりに学習させるために膨大なデータを用意する必要があります。ですので人工知能の開発をするときにはデータに正しくタグ付けをすることが、とても大切です。この作業のことをアノテーションと呼び、タグ付けしたデータのことを教師データと言います。 機械学習とは人工知能を利用して膨大なデータの中から特定の問題や物事を解決する目的で開発されてた技術です。大まかに分類すると教師なし学習と教師あり学習という種類に分かれていて、教師あり学習に使われるデータを作成する作業がアノテーションということになります。膨大なデータを使って学習することによって自動的に法則や特徴を探し出すのです。このことにより、初めて知るデータの回答をすることが出来るようになったり、今後どのようなデータが入力されるかが予測することが出来るようになったりします。 ディープラーニングとは機械学習の分野の1つで、より一層複雑な課題を解決する目的で開発された技術です。画像や自動着色、映像認識、自動領域区別などで主に利用されています。