機械学習の分野では、正確で堅牢なモデルの基盤がよく整理され、正確にラベリングされたデータセットにあります。データラベリングプロセスを効果的に整理することが機械学習の取り組みの効率を確保し、全体的な品質を向上させるために極めて重要です。この記事ではデータラベリングワークフローを合理化し、機械学習プロジェクトの全体的な効率を向上させるアプローチとテクニックについて詳しく説明します。

データラベリングとは?

データラベリングとは生データにコンテキストと意味を提供するために、説明的なタグまたは注釈を生データに割り当てるプロセスです。機械学習と人工知能のコンテキストでデータラベリングがアルゴリズムのトレーニングとテスト用のデータセットを準備するための重要なステップです。画像、テキスト、音声、ビデオなどのデータポイントを、対象の特徴や特性を表す関連ラベルやタグを使用して分類するヒューマンアノテーターまたは専用ツールが含まれます。

データラベリングにより教師あり学習アルゴリズムがラベリングされたデータから学習し、新しいまだ見たことのないデータに対して予測や分類を行うことができます。たとえば、画像分類タスクでは、データセット内の各画像に、「猫」や「犬」など、それが属する対応するカテゴリのラベルが付けられます。データラベリングが労働集約的で時間のかかるプロセスになる可能性がありますが、正確で信頼性の高い機械学習モデルを構築するには不可欠です。

データラベリングのアプローチ

データの種類と機械学習タスクの特定の要件に応じて、データラベリングにはいくつかのアプローチがあります。一般的なデータラベリングのアプローチには次のようなものがあります。

• 社内ラベリングとは企業または組織内のリソースと専門知識を使用してデータラベリングタスクを実行するアプローチを表します。データラベリングが外部のクラウドソーシングプラットフォームやアウトソーシング会社に依存するのではなく、自社のデータサイエンスチームやドメインの専門家によって行われます。
• アウトソーシングラベリングには企業または組織に代わってデータラベリングタスクを実行する外部の個人或いは企業を雇用することが含まれます。データラベリング作業が社内リソースに依存するのではなく、サードパーティの専門家またはクラウド ワーカーに委託されます。
• クラウドラベリング(クラウドソーシングとも呼ばれます) には、オンラインプラットフォームを通じてデータラベリングタスクを大規模な個人グループ (クラウド) に配布することが含まれます。複数のクラウドワーカーが同じデータポイントに個別にラベルを付け、最終的なラベルは投票またはコンセンサスメカニズムを通じて決定されます。
• 合成ラベリングは機械学習モデルのラベル付きトレーニングデータとして使用する合成データまたは人工的に作成されたデータを生成することを含む、データラベリングへの革新的なアプローチです。手動のアノテーションやクラウドソーシングのみに依存するのではなく、敵対的生成ネットワーク(GAN)、自己回帰モデル(AR)、変分自動エンコーダー(VAE)などの生成モデルを通じて合成データが生成されます。
• データプログラミングはプロセスを自動化することでデータラベリングに必要な手作業を軽減することを目的とした、トレーニングデータの作成と管理へのアプローチです。データポイントのラベルをプログラムで生成するスクリプトまたはルールであるラベリング関数の作成が含まれます。このラベリング関数は、正確な注釈を生成しません。代わりに、ヒューリスティックなルール、パターン、またはヒューリスティックに基づいて、ノイズの多いラベルまたは弱いラベルを提供します。

各データラベリングアプローチの長所と短所は次のとおりです。

データラベリングのツール

データラベリングのツールが機械学習やAIモデルのトレーニング用にデータに注釈を付けて準備するために不可欠です。生データにラベル、タグ、または注釈を追加して、アルゴリズムのトレーニングに使用できるようにするのに役立ちます。一般的に使用されるデータラベリングツールは下記の通りです。

画像とビデオのラベリング

画像のラベリングとは画像内の特定の要素またはピクセルを識別してタグ付けするプロセスです。一方、ビデオラベリングではビデオ映像内のターゲットオブジェクトを識別してマークする必要があります。

Annotorious

Annotoriousとは画像にテキストコメントや描画を追加できる無料のWeb画像注釈ツールです。 Webサイトに簡単に統合でき、さまざまな注釈タスクをサポートします。ユーザーがデモ セクションでその機能を探索し、注釈タスクを練習できます。

Sloth

Slotとはユーザーがコンピューター ビジョン研究用に画像ファイルやビデオファイルにラベルを付けることを可能にする、柔軟な無料ツールです。顔認識などのタスクに特に適しています。監視ビデオから個人を追跡して正確に特定したり、以前の録画に誰かが映っていたかどうかを判断したりするソフトウェアを開発している場合、Slothは最適です。

テキストのラベリング

テキストのラベリングにはキーワード、フレーズ、文章などの属性を示すメタデータ タグを使用して、テキスト データセットに注釈を付けることが含まれます。感情分析、エンティティのリンク、テキストの分類、構文解析、品詞のタグ付けなど、自然言語処理(NLP)のタスクのラベリングプロセスを最適化するように設計されています。

Bella

Bellaとはテキストデータラベリングを合理化し、迅速化する貴重なツールです。スプレッドシートやCSVファイルの効果的な代替として機能するユーザーフレンドリーなインターフェイスと機能を提供し、ラベリングプロセスを簡素化します。

Tagtog

Tagtogとは自動テキスト注釈と分類のための同じ名前のWebツールを提供します。手動でテキストアノテーションを付ける、データラベリングをチームにアウトソーシングする、自動アノテーションに機械学習モデルを利用するという3つのオプションがあります。

音声ラベリング

音声ラベリングには、音声録音内の情報にタグを付け、機械学習モデルで理解できるように構造化する作業が含まれます。音声認識や音楽分類などのタスクのために堅牢なニューラル ネットワークをトレーニングするには、効率的でユーザーフレンドリーなラベリングツールが不可欠です。

Praat

Praatとは音声ファイルにラベルを付けるための人気のある無料ソフトウェアです。 Praat を使用すると、音声ファイル内のイベントのタイムポイントをマークし、軽量でポータブルなTextGridファイル内のテキストラベルでこのイベントに注釈を付けることができます。このツールを使用すると、テキスト注釈が音声ファイルにリンクされるので、サウンドファイルとテキストファイルの両方を同時に操作できます。データサイエンティストのKristine M. Yu氏は、テキストァイルが効率的なバッチ処理のスクリプトで簡単に処理でき、音声ファイルとは別に変更できると述べています。

Speechalyzer

Speechalyzerとは広範な音声データセットを手動で処理するために特別に調整されたツールです。その優れたパフォーマンスを強調し、その機能の証拠として、ほぼ瞬時に数千のオーディオファイルにラベルを付ける能力を披露しました。

機械学習における効率的なデータラベリングのベストな手法

データラベリングが複雑なモデルの開発における重要なフェーズであり、機械学習プロジェクトの成功には高品質のラベル付きデータを確保することが不可欠です。これを達成するには、データラベリングプロセスの有効性と精度を高めるために使用できる、実証済みの技術とベスト プラクティスがいくつかあります。

• 明確なラベリング指示：効果的なコミュニケーションがキーポイントです。アノテーターに明確かつ詳細なラベリングを提供することは、ラベリングされたデータで必要なレベルの精度と一貫性が確実に達成されるようにするために不可欠です。明確に表現されたガイドラインは、曖昧さを防ぎ、エラーを減らすのに役立ち、より信頼性の高いラベル付きデータセットにつながります。
• コンセンサス：ラベル付きデータの品質を確保するには、アノテーター間でコンセンサスを求めることが重要です。複数のアノテーターが同じデータセットに個別にラベルを付けてから、そのアノテーションを統合することが含まれる場合があります。このアプローチはがラベリングにおける矛盾や不確実性を特定して対処するのに役立ち、結果として精度が向上します。
• ラベルの検証：ラベルの正確性を定期的に監査および検証することは基本的な習慣です。徹底的な品質チェックと検証プロセスを実施すると、ラベルが間違っている、または不正確にラベリングされたデータ ポイントを特定するのに役立ちます。相違が見つかった場合がラベルの品質を改善し向上させるために修正措置を講じることができます。
• アクティブな学習：大規模で複雑なデータセットの場合、アクティブな学習手法の使用が有益な場合があります。機械学習アルゴリズムを活用して、人間によるラベリングが必要なデータ ポイントを自動的に識別することが含まれます。このアプローチはがアノテーターのリソースの割り当てを最適化し、最も有益で不確実なデータ インスタンスに重点を置くことで、効率を向上させます。
• 転移学習：転移学習を活用すると、データラベリングプロセスを合理化できます。以前にラベリングされたデータを再利用するか、事前トレーニングされたモデルを活用することにより、階層ラベルを作成できます。あるモデルの出力を別のモデルの入力として使用することが含まれ、必要な手動ラベリングの量が削減され、効率が向上します。

結論

要するには整理されたデータラベリングアプローチが効果的な機械学習の結果の基礎となります。ベストな手法を実装し、高度なツールを利用すると、データセットの効率と精度を大幅に向上させることができます。複雑な機械学習モデルの需要が高まる中、さまざまな分野にわたって最適な結果とイノベーションを実現するには、体系的なデータラベリング戦略が引き続き不可欠です。