機械学習の基本：アノテーションとは？
◇前置き
AIを導入しようとした時、必ずと言っていいほど｢アノテーション」という単語が登場します。
「意味は分からないけど、今更聞きづらい…」と分からないまま知ったかぶりしてしまう人も多いのではないでしょうか？
今日はそんなアノテーションについて紹介します。
◇アノテーションとは？
アノテーションとは、データセットや文書などの中から、必要な情報や特徴を抽出してラベル付けすることです。
このプロセスは、機械学習や人工知能の分野において非常に重要です。
アノテーションは、機械学習アルゴリズムに対して正しい情報を提供するために必要です。
たとえば、画像認識システムを開発する場合、アノテーションを使用して画像内のオブジェクトを正確に特定し、そのオブジェクトに対するラベル付けを行います。
◇アノテーションの重要性
アノテーションの重要性は、自動運転技術の発展においても顕著です。
自動運転車は、周囲の状況を正確に把握することが必要です。
そのためには、様々な情報を収集することが必要であり、それをアノテーションによって正確にラベル付けする必要があります。
アノテーションによって、自動運転車が正確に周囲の状況を把握することができるようになり、安全性の向上につながると言えます。
また、アノテーションは、医療分野においても活用されています。
たとえば、がん細胞の検出には、大量の画像データを解析する必要があります。
そのためには、画像内のがん細胞を正確にラベル付けする必要があります。
アノテーションによって、医師が正確にがん細胞を特定し、適切な治療を提供することができるようになります。
◇最後に
アノテーションは、データの品質を向上させるために活用されます。
AI絡みの話をする際には高確率で登場する言葉なので、この記事を読んだことを覚えておくと役に立つ時が来るかもしれません。
この記事も誰かの役に立つと嬉しいです。
