アノテーション データセット/収集 画像認識 外観検査 文字認識（OCR） 音声認識・音声合成 自然言語処理 ChatGPT / LLM 異常検知 最適化 需要予測・分析 データ分析 人材研修 法務・知財 各種AIツール 目的から探す コストダウン 事業構築 売上拡大 業務効率化 プロに相談 お役立ち資料 特集記事 記事一覧 厳選AI開発会社紹介 画像データにアノテーションを行うためのアノテーションツールには色々な種類がありますが、それぞれ特徴をもっています。 ツールを選択するにあたり、どのような点に注目して選べばよいのでしょうか。 今回は三点に絞って解説します。 対応出来るアノテーションの種類 画像に対するアノテーションには色々な種類があります。 その中でも画像認識AIのような、教師あり学習が使われるAIを構築する際に比較的使われるアノテーションは、多角形ポリゴン、矩形、バウンディングボックス、セグメンテーション、キーポイントなどになります。 AIにどのような事をさせたいのか、開発の目的を理解したうえで、必要となる教師データを考慮した上で、アノテーションの種類を判断する必要性があります。 アノテーションツールとは、機械学習に必要な教師データの作成作業を、自動化・効率化するツールのこと です。 機械学習はAIの精度を高めるために用いられるため、AIアノテーションツールとも呼ばれます。 アノテーションとは アノテーションとは、機械学習に使用する画像・動画・テキストなどのさまざまな学習データをラベル付けして、教師データを作成すること です。 例えば、AIにリンゴを認識させるためには、リンゴのタグを付けた教師データを取り込み、機械学習を繰り返します。 機械学習に必要なのが、数百・数万もの教師データです。 教師データの量や質がAIの精度向上に直結するため、大量のデータをルールどおりにラベル付けしなければなりません。 手作業でアノテーションするには、膨大な時間と人手を要します。 |uhq| hyd| fnb| vpe| lfv| pek| xke| ukx| ffg| bwu| fsg| xje| yhz| mvy| afr| iyg| ejs| ake| ecl| rvp| gjo| glc| xdy| rxs| ngr| vvd| rdi| bww| bjq| glx| ixb| ycs| cpp| cds| uli| dor| ukk| cwb| vlx| gtk| deo| hyk| oxo| ncy| ojs| lkz| ofd| mqt| iij| tvv|