データアノテーション
データアノテーションの手順と品質管理を扱い、分類や囲み枠、好みの順位付けまで、注釈の基準が学習データの使える度合いをどう左右するかを読み解きます。
データアノテーションは、生のテキスト・画像・音声に答えを付けて学習素材へ変える作業です。文への感情タグ付け、写真の中の車や歩行者への枠付け、二つの回答の優劣の順位付けなどが含まれます。基準が曖昧だとモデルも曖昧な判断を学ぶため、一貫性の抜き取り検査や意見の割れたサンプルの裁定、作業者の訓練にこそ本当のコストがかかります。
データアノテーションの手順と品質管理を扱い、分類や囲み枠、好みの順位付けまで、注釈の基準が学習データの使える度合いをどう左右するかを読み解きます。
