一部の機械学習プロジェクトでデータ注釈が重要なのはなぜですか？

Q：

一部の機械学習プロジェクトでデータ注釈が重要なのはなぜですか？

データ注釈は、多くの場合、機械学習プログラムの作業をはるかに簡単にするため、機械学習では重要です。

これは、教師あり機械学習と教師なし機械学習の違いに関係しています。 教師付き機械学習では、トレーニングデータに既にラベルが付けられているため、機械は目的の結果についてより深く理解できます。 たとえば、プログラムの目的が画像内の猫を識別することである場合、システムにはすでに猫のタグが付いているかどうかを示す多数の写真があります。 次に、これらの例を使用して新しいデータを比較し、結果を作成します。

教師なし機械学習では、ラベルが存在しないため、システムは属性やその他の手法を使用して猫を識別する必要があります。 エンジニアは、ひげやしっぽなどの猫の視覚的特徴の認識についてプログラムをトレーニングできますが、そのプロセスは、それらのラベルが非常に重要な役割を果たす教師付き機械学習ほど簡単ではありません。

データ注釈は、トレーニングデータセットにラベルを貼り付けるプロセスです。 これらはさまざまな方法で適用できます-上記でバイナリデータアノテーションについて説明しました-猫であろうとなかろうとですが、他の種類のデータアノテーションも重要です。 たとえば、医療分野では、データ注釈には、特定の生物学的画像に、他の医療特性の病理または疾患マーカーを識別するタグをタグ付けすることが含まれる場合があります。

データの注釈には作業が必要であり、多くの場合、人々のチームによって行われますが、多くの機械学習プロジェクトを正確に機能させるための基本的な部分です。 プログラムに学習する必要があることと、正確な出力を得るためにさまざまな入力を識別する方法を教えるための初期設定を提供します。