データのラベル付け: 機械学習の秘訣 [+ 4 つのツール]

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をトレーニングするために重要です。

このデータラベル付けとは何なのか、そして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。

データラベリングとは何ですか?

データのラベル付けは、データに説明的なタグまたはラベルを割り当てて、データの識別と分類に役立てるプロセスです。これには、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、自動化ツールを利用して行うこともできます。データラベル付けの主な目的は、非構造化データを、機械が容易に理解および分析できる構造化形式に変換することです。

データ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。画像内の犬と猫を認識するように機械学習モデルをトレーニングしたいとします。

そのためには、まず、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。そうすれば、モデルはこれらのラベル付きの例から学習できるようになります。これらのラベルを画像に割り当てるプロセスは、データ ラベリングと呼ばれます。

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、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。

どのように機能するのでしょうか?

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。これには次のものが含まれます。

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、ビデオなどのさまざまな種類のデータが含まれる場合があります。

ラベル表示ガイドライン

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、ラベル付きデータが現在の 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訓練を受けたアノテーターまたはラベル作成者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通じ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、品質管理措置が講じられています。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、それらのラベル付けを比較して一貫性と品質保証チェックを行い、ラベル付けエラーを修正する IAA メトリックが含まれます。

機械学習モデルとの統合

データにラベルが付けられ、品質管理手段が実装されると、ラベル付き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実行できますが、それぞれに独自の利点と欠点があります。一般的な方法には次のようなものがあります。

#1. 手動ラベル付け

これは、個人が手動でデータに注釈を付ける、データにラベルを付ける従来の手法です。データはアノテーターによってレビューされ、標準的な手順に従ってラベルまたはタグがデータに追加されます。

#2. 半教師付きラベル付け

これは、手動ラベル付けと自動ラベル付けを組み合わせたものです。データのごく一部は手動で分類され、そのラベルは残りのデータに自動的にラベルを付けることができる機械学習モデルのトレーニングに使用されます。このアプローチは手動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

これはデータラベル付けに対する反復的なアプローチであり、機械学習モデルが最も不確実なデータポイントを特定し、人間にラベル付けを依頼します。

#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、この方法が役立つ可能性があります。

#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タスクを大人数のグループ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、大量のデータに迅速にラベルを付けるためのコスト効率の高い方法ですが、精度と一貫性を検証するのが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ル付け

このアプローチには、コンピューター シミュレーションを使用して、特定のタスクのラベル付きデータを生成することが含まれます。実世界のデータを取得するのが難しい場合、または大量のラベル付きデータを迅速に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。それは、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。

一般的なデータラベル付けのタイプ

• 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
• センサーのラベル付け
• 3Dラベリング

さまざまなタイプのデータとタスクには、さまざまなタイプのデータラベルが使用されます。

たとえば、画像のラベル付けはオブジェクトの検出によく使用され、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 ラベリングは音声認識や感情検出に使用でき、センサー ラベリング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は、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、およびあいまいな場合の対処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、精度が向上します。アノテーター間合意 (IAA) メトリクスを使用して、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やラベル付けタスク間で一貫性を確保するには、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、ラベル付きデータの品質をチェックするためのレビュー プロセスが含まれる必要があります。

#4. 品質管理

ラベル付き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措置が不可欠です。

#5. 多様なデータにラベルを付ける

ラベルを付け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が含まれる場合があります。

#6. ラベルの監視と更新

機械学習モデルが改善されると、ラベル付き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。パフォーマンスを常に監視し、必要に応じてラベルを更新することが重要です。

使用例

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。データラベル付けの一般的な使用例をいくつか示します。

• 画像とビデオの認識
• 自然言語処理
• 自動運転車
• 不正行為の検出
• 感情分析
• 医学的診断

これらは、データ ラベル付けの使用例のほんの数例です。分類や予測を伴う機械学習やデータ分析のアプリケーションは、ラベル付きデータの使用から恩恵を受けることができます。

インターネット上には多くのデータ ラベル付けツールがあり、それぞれが独自の機能セットを備えています。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。

ラベルスタジオ

Label Studio は 、Heartex によって開発され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、ビデオ データに対する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構築されたラベル付けテンプレートの構築に使用できます。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の注釈タスクとワークフローを簡単に作成できるようになります。

Label Studio は、Webhook、Python SDK、API などの幅広い統合オプションも提供しており、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。

これには、Community と Enterprise の 2 つのエディションがあります。

Community Edition は無料でダウンロードでき、誰でも使用できます。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。一方、Enterprise エディションは、大規模なチームや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、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生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。

キーラボ

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。 Keylab 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 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、独自の視覚的アイデンティティ、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、チームがより効果的に連携できるようにします。

既存のアノテーションをプラットフォームにアップロードすることもできます。 Keylabs は、高速、効率的、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、アマゾン ウェブ サービス (AWS) が提供するフルマネージドのデータラベル付けサービスで、組織が機械学習モデル用の高精度のトレーニング 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、組み込みワークフロー、リアルタイム従業員管理など、ラベル付けプロセスをより迅速かつ効率的に行うためのさまざまな機能を提供します。

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、大量のデータのラベル付け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拡張できるようにする組み込みの労働力管理システムも提供します。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とって人気の選択肢となっています。

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。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検出について学ぶことにも興味があるかもしれません。