データのラベル付けは、データのパターンと傾向に基づいて意思決定を行うために使用される機械学習モデルのトレーニングに重要です。
このデータのラベル付けとは何か、およびそれを実行するためのさまざまなツールを見てみましょう。
データのラベル付けとは?
データのラベル付けは、データを識別および分類するのに役立つ説明的なタグまたはラベルをデータに割り当てるプロセスです。 テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、その他の形式の非構造化データなど、さまざまな種類のデータが含まれます。 次に、ラベル付けされたデータを使用して機械学習アルゴリズムをトレーニングし、パターンを識別して予測を行います。
ラベル付けの精度と品質は、ML モデルのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。 これは、人間が手動で行うことも、自動化ツールを使用して行うこともできます。 データのラベル付けの主な目的は、非構造化データを構造化された形式に変換して、機械が簡単に理解および分析できるようにすることです。
データのラベル付けの良い例は、画像認識のコンテキストにあります。 画像内の猫と犬を認識するように機械学習モデルをトレーニングするとします。
そのためには、まず、モデルがこれらのラベル付けされた例から学習できるように、一連の画像に「猫」または「犬」のラベルを付ける必要があります。 これらのラベルを画像に割り当てるプロセスは、データのラベル付けと呼ばれます。
アノテーターは各画像を表示し、適切なラベルを手動で割り当てて、機械学習モデルのトレーニングに使用できるラベル付きデータセットを作成します。
それはどのように機能しますか？
データのラベル付けを実行するには、さまざまな手順が必要です。 これには以下が含まれます。
データ収集
データのラベル付けプロセスの最初のステップは、ラベル付けが必要なデータを収集することです。 これには、画像、テキスト、オーディオ、ビデオなど、さまざまなデータ タイプを含めることができます。
表示ガイドライン
データが収集されるとすぐに、データに割り当てられるラベルまたはタグを指定するラベル付けガイドラインが作成されます。 これらのガイドラインは、ラベル付けされたデータが現在の ML アクティビティに関連していることを確認し、ラベル付けの一貫性を維持するのに役立ちます。
注釈
データの実際のラベル付けは、ラベル付けガイドラインをデータに適用するように訓練されたアノテーターまたはラベラーによって行われます。 これは、人間が手動で行うことも、事前定義されたルールとアルゴリズムを使用して自動化されたプロセスを介して行うこともできます。
品質管理
ラベル付けされたデータの精度を向上させるために、品質管理手段が導入されています。 これには、複数のアノテーターが同じデータにラベルを付ける IAA メトリックが含まれます。それらのラベル付けは、一貫性と品質保証チェックのために比較され、ラベル付けエラーを修正します。
機械学習モデルとの統合
データがラベル付けされ、品質管理手段が実装されると、ラベル付けされたデータを機械学習モデルと統合して、トレーニングし、精度を向上させることができます。
データのラベル付けに対するさまざまなアプローチ
データのラベル付けはさまざまな方法で行うことができ、それぞれに利点と欠点があります。 いくつかの一般的な方法は次のとおりです。
＃1。 手動ラベリング
これは、個人が手動でデータに注釈を付ける従来のデータ ラベル付け手法です。 データはアノテーターによってレビューされ、アノテーターは標準的な手順に従ってラベルまたはタグを追加します。
＃2。 半教師付きラベリング
これは、手動と自動のラベル付けを組み合わせたものです。 データのごく一部を手動で分類し、ラベルを使用して機械学習モデルをトレーニングし、残りのデータに自動的にラベルを付けることができます。 このアプローチは、手動のラベル付けほど正確ではないかもしれませんが、より効率的です。
＃3。 能動的学習
これは、機械学習モデルが最も不確かなデータ ポイントを識別し、それらにラベルを付けるよう人間に依頼する、データ ラベル付けに対する反復的なアプローチです。
＃4。 転移学習
この方法では、現在のタスクのモデルのトレーニングに関連するアクティビティまたはドメインからの既存のラベル付きデータを使用します。 プロジェクトに十分なラベル付きデータがない場合、この方法が役立つ場合があります。
＃5。 クラウドソーシング
これには、オンライン プラットフォームを通じて、ラベル付け作業を大勢の人々にアウトソーシングすることが含まれます。 クラウドソーシングは、大量のデータを迅速にラベル付けするための費用対効果の高い方法ですが、正確性と一貫性を検証するのは難しい場合があります。
＃6。 シミュレーションベースのラベリング
このアプローチでは、コンピューター シミュレーションを使用して、特定のタスク用のラベル付きデータを生成します。 実世界のデータを取得するのが難しい場合や、大量のラベル付きデータをすばやく生成する必要がある場合に役立ちます。
各方法には、独自の長所と短所があります。 これは、プロジェクトの特定の要件とラベル付けタスクの目標によって異なります。
一般的なタイプのデータ ラベル付け
- 画像のラベル付け
- ビデオのラベル付け
- オーディオのラベル付け
- テキストのラベル付け
- センサーのラベリング
- 3Dラベリング
さまざまな種類のデータとタスクに対して、さまざまな種類のデータ ラベル付けが使用されます。
たとえば、画像のラベル付けはオブジェクト検出に一般的に使用され、テキストのラベル付けは自然言語処理タスクに使用されます。
オーディオのラベル付けは音声認識や感情の検出に使用でき、センサーのラベル付けはモノのインターネット (IoT) アプリケーションに使用できます。
3D ラベリングは、自動運転車の開発や仮想現実アプリケーションなどのタスクに利用されています。
データのラベル付けに関するベスト プラクティス
＃1。 明確なガイドラインを定義する
データのラベル付けについて明確なガイドラインを確立する必要があります。 これらのガイドラインには、ラベルの定義、ラベルの適用方法の例、およびあいまいなケースの処理方法に関する指示が含まれている必要があります。
＃2。 複数のアノテーターを使用する
異なるアノテーターが同じデータにラベルを付けると、精度が向上する可能性があります。 アノテーター間合意 (IAA) メトリックを使用して、異なるアノテーター間の合意レベルを評価できます。
＃3。 標準化されたプロセスを使用する
さまざまなアノテーターおよびラベル付けタスク間で一貫性を確保するために、データのラベル付けには定義されたプロセスに従う必要があります。 このプロセスには、ラベル付けされたデータの品質をチェックするためのレビュー プロセスを含める必要があります。
＃4。 品質管理
ラベル付けされたデータの正確性と信頼性を確保するには、定期的なレビュー、クロスチェック、データ サンプリングなどの品質管理手段が不可欠です。
＃5。 多様なデータにラベルを付ける
ラベル付けするデータを選択するときは、モデルが扱うデータの全範囲を表す多様なサンプルを選択することが重要です。 これには、さまざまな特性を持ち、幅広いシナリオをカバーするさまざまなソースからのデータを含めることができます。
＃6。 ラベルの監視と更新
機械学習モデルが改善されるにつれて、ラベル付けされたデータを更新して改良することが必要になる場合があります。 そのパフォーマンスに注目し、必要に応じてラベルを更新することが重要です。
ユースケース
データのラベル付けは、機械学習およびデータ分析プロジェクトにおける重要なステップです。 データのラベル付けの一般的な使用例を次に示します。
- 画像とビデオの認識
- 自然言語処理
- 自動運転車
- 不正検出
- 感情分析
- 医療診断
これらは、データのラベル付けの使用例のほんの一部です。 分類または予測を伴う機械学習またはデータ分析のアプリケーションは、ラベル付きデータを使用することでメリットを得ることができます。
インターネット上には多数のデータ ラベル付けツールがあり、それぞれに独自の機能セットがあります。 ここでは、データのラベル付けに最適なツールのリストをまとめました。
レーベルスタジオ
Label Studio は、Heartex が開発したオープンソースのデータ ラベル付けツールで、テキスト、画像、オーディオ、およびビデオ データ用のさまざまな注釈インターフェイスを提供します。 このツールは、その柔軟性と使いやすさで知られています。
すぐにインストールできるように設計されており、カスタム ユーザー インターフェイスや事前に作成されたラベル付けテンプレートの作成に使用できます。 これにより、ユーザーはドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを使用してカスタム アノテーション タスクとワークフローを簡単に作成できます。
Label Studio は、Webhook、Python SDK、API などのさまざまな統合オプションも提供します。これにより、ユーザーはツールを ML/AI パイプラインにシームレスに統合できます。
Community と Enterprise の 2 つのエディションがあります。
Community エディションは無料でダウンロードでき、どなたでもご利用いただけます。 基本的な機能があり、限られた数のユーザーとプロジェクトをサポートします。 Enterprise エディションは、大規模なチームとより複雑なユース ケースをサポートする有料バージョンです。
ラベルボックス
Label box は、データ管理、データ ラベル付け、および機械学習のための強力なツール セットを提供するクラウドベースのデータ ラベル付けプラットフォームです。 Labelbox の主な利点の 1 つは、データのラベル付けプロセスを加速し、ラベル付けの精度を向上させる AI 支援のラベル付け機能です。
データ サイエンス チームが機械学習モデル用の高品質のトレーニング データを迅速かつ効率的に作成できるように設計された、カスタマイズ可能なデータ エンジンを提供します。
主なラボ
Keylabs は、高品質の注釈サービスを提供するための高度な機能と管理システムを提供する、もう 1 つの優れたデータ ラベル付けプラットフォームです。 Keylabs はオンプレミスでセットアップしてサポートすることができ、ユーザーの役割と権限を個々のプロジェクトまたはプラットフォームへのアクセス全般に割り当てることができます。
効率や精度を損なうことなく、大規模なデータセットを処理した実績があります。 z オーダー、親子関係、オブジェクトのタイムライン、独自のビジュアル アイデンティティ、メタデータの作成など、さまざまな注釈機能をサポートしています。
KeyLabs のもう 1 つの重要な機能は、チーム管理とコラボレーションのサポートです。 役割ベースのアクセス制御、リアルタイムのアクティビティ監視、組み込みのメッセージングおよびフィードバック ツールを提供して、チームがより効果的に連携できるようにします。
既存の注釈もプラットフォームにアップロードできます。 Keylabs は、高速で効率的かつ柔軟なデータ ラベル付けツールを探している個人や研究者に最適です。
Amazon SageMaker グラウンド トゥルース
Amazon SageMaker Ground Truth は、Amazon Web Services (AWS) が提供する完全マネージド型のデータ ラベル付けサービスであり、組織が機械学習モデル用の非常に正確なトレーニング データセットを構築するのに役立ちます。
自動データ ラベル付け、組み込みのワークフロー、リアルタイムの人員管理などのさまざまな機能を提供して、ラベル付けプロセスをより迅速かつ効率的にします。
SageMaker の重要な機能の 1 つは、特定のラベル付けタスクに合わせて調整できるカスタム ワークフローを作成できることです。 これにより、大量のデータにラベルを付けるために必要な時間とコストを削減できます。
さらに、ユーザーがラベル付けタスクを簡単に管理およびスケーリングできるようにする組み込みの労働力管理システムを提供します。 スケーラブルでカスタマイズできるように設計されているため、データ サイエンティストや機械学習エンジニアに人気があります。
結論
この記事が、データのラベル付けとそのツールについて学ぶのに役立つことを願っています。 また、データ内の貴重な隠れたパターンを見つけるためのデータ発見について学ぶことにも興味があるかもしれません。
