データアノテーションとは何ですか?

人類の歴史上、これほどの猛烈なペースで動いたものはほとんどありません。 AIとそのすべての関連分野、ガジェット、装身具です。 それは本当に驚くべきことです。 アメリカからその進行を見るのが不気味なほど速いとしたら、南米アルゼンチンの技術的な遠隔地からそれが展開するのを見て、私が何を感じるか想像してみてください。 私の話を聞いてください。 SFが地球を支配しているようです。 運が悪いことに、この産業革命にはビクトリア朝のスチームパンクの要素は含まれていません。 少なくとも、私の目と心に美的キャンディーを垣間見ることができたでしょう。

しかし、私たちの産業革命がどのように展開するか（あるいは、それは現実なのでしょうか？）を選ぶことはできません。 私たちは、カンザスの朝の竜巻のように、縁石に座ってそれを見つめるという2つの道をたどることができます。 あるいは、これらの過酷な新しい潮流に乗って流れることもできます。 それで、私は「さあ、行こう！」と推測しています。

テックブロックの新人: データアノテーション

AIの心臓部である機械学習モデルは、巨大なデータセットで満たされています。 これらのデータセットを有用で適用可能なものにするためには、整理、整頓、ラベル付け、そしておそらく少しの適応が必要です。 アルゴリズムは、この整理された情報を受け取り、そこから学習し、その結果、より正確な予測を生成できるように、洗練されたデータセットが必要です。

したがって、データ注釈の実際のプロセスには、データにラベルを付けることが含まれ、混乱や誤解を招くことがなくなります。 機械学習モデルは、データの形式や種類に関係なく、注釈付きデータを使用してそれらから学習します。 生データにタグ、ラベル、またはメタデータを追加することで、データに「注釈」を付けます。 たとえば、注釈を付けることができる要素と注釈が必要な要素には、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどがあります。

適切に注釈が付けられたデータがなければ、高度な機械学習モデルが現実世界のシナリオを解釈して理解することは不可能です。 彼らのアルゴリズムは、大量のラベル付きデータに依存してパターンを適切に識別し、「ある程度の情報に基づいた」決定を下します。

データ注釈の種類

データ注釈にはいくつかの種類があり、それぞれが特定の種類のデータとアプリケーションに対応します。 各タイプのアノテーションは、言語翻訳、オブジェクト検出、音声認識などのタスクを実行するための機械学習モデルのトレーニングにおいて重要な役割を果たします。 補足: アジアのどこかでAIの実際のロボットが洗濯物を畳んでいるのを見たことがありますが、まだそこまでは感じられません。

たとえば、画像内のオブジェクトを認識するようにモデルをトレーニングする場合、アノテーターは、各オブジェクトが何であるかを示すラベル付きの何千もの画像を提供する必要があります。 これにより、モデルは異なるオブジェクトを区別する機能を学習できます。 したがって、このトレーニングは、モデルが外挿されたシナリオでオブジェクトを認識するのに役立ちます。

同様に、テキストベースのモデルの場合、アノテーターはセンチメントラベルで文にタグを付けるため、モデルは新しいデータでそれらのセンチメントを理解し、予測できるようになります。 これらのラベルには、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル、またはその他があります。

音声アノテーションは音声認識システムにとって重要です。 音声の文字起こしには、話し言葉を文章に変換することが含まれ、これはバーチャルアシスタントや文字起こしサービスなど、いくつか例を挙げると応用できます。 同じ領域で、誰が話しているかに応じて、話者識別ラベルを音声の異なるセグメントに追加できるため、会議の文字起こしなどのシナリオで非常に役立ちます。

自然言語処理 (NLP) モデルは、構文や文法のような言語の機能の注釈から学習することができます。 たとえば、単語に対応する品詞（名詞、動詞、形容詞など）をタグ付けすると、モデルが文の構造を理解するのに役立ちます。 特に英語のような言語では。 スペイン語では、詩を書く際に使用されるすべての文学的ライセンスのために、確かに少し難しくなるかもしれません。 

固有表現認識（NER）に属する分野には、テキスト内の人名、場所、組織などの固有名詞を識別することが含まれます。 これは、チャットボットや検索エンジンなどのアプリケーションにとって基本的な機能です。

ビデオ注釈には、間違いなく、上記のすべての手法を含む多面的なアプローチが必要です。 たとえば、自動運転車のビデオに注釈を付けるには、モーションパターンの識別、各フレーム内のオブジェクトのラベル付け、音声や音の文字起こしが含まれる場合があります。 モデルは、リアルタイムのシナリオでより安全な予測を行うことができるように、ビデオ内のコンテキストと相互作用を理解する必要があります。

ヒューマン・データ・アノテーター = サイレント・スーパーヒーロー

現在、ヒューマン・データ・アノテーターとは、データに慎重にラベルを付ける個人です。 彼らの細心の作業は、注釈における高い品質と正確さを確保するために基本的です。 注釈に欠陥があるか正しくないと、モデルはまるで「カードの家」のように確実に崩れてしまいます。 AIモデルはその構造と同様に、そのトレーニング品質によっても健康で頑丈です。

現在、注釈プロセスを完璧に効率化するために設計されたいくつかの専門的なツールやソフトウェアがあります。 これらは、アノテーターが日々のタスクで使用するツールです。 アノテーターが理解しなければならない主な側面は、作業対象のデータの特定のコンテキストと目的です。 理由は簡単です。彼らのラベルは正確で意味のあるものであるべきです。 1つのラベルを当たり前だと思ってはいけません。 小さなタスクはありません。 すべての細部が重要です。 予想がつくかもしれませんが、この絶え間ない競争は、この種の案件をかなり時間がかかり、集中的なものにします。 そして、データセットは99.9%が「大規模なデータセット」です。 このゲームには、簡単なもの、小さなもの、遅いものは何もありません。 アノテーターの精度は、このデータに基づくアルゴリズムの信頼性に直接影響します。

データアノテーターには、更新するツール、プロジェクトベースのガイドライン、例データを使った練習に関して、無数のトレーニングセッションが待っています。 要件に関しては、何よりもまず、この役割では細部に対するほぼ外科的な目が重要です。 手元の主題をほぼ完全に理解することも必須です。

アノテーションツールの毎日の進歩にもかかわらず、今日の時点では（ここに保証はありませんが）、人間のアノテーターの役割は依然として代替不可能なようです。 人間の特性には、AIモデルでは再現できない本質的にパワフルなものがいくつかあります。 人間として、私たちは文脈を理解し、混乱するシナリオの曖昧さを解消することに成功し、AIが現在できない方法で個人的および一般的な判断を適用することができます。 私たちの超能力の良い例: 人間のアノテーターは、テキスト内の皮肉、風刺、または文化的な言及を認識できますが、AIモデルがそれを正確に識別することは非常に困難です。

AIモデルでさえも、私たちは皆間違いを犯します

データアノテーションの主な課題の1つである、大規模なデータセット間で一貫性と精度を維持することに直面しています。 人生の他のあらゆる分野と同様に、人為的なミスや主観的な判断が不一致を生み出し、それが機械学習モデルを混乱させることがあります。 彼ら自身が基準構築能力を持っていないからです。

たまたま、注釈プロセスを支援するAIモデルには、エラーも含まれることがあります。 どういうことだろう！これらのモデルは、微妙な違いを捉えることができず、データのラベルを誤って付けてしまう可能性があります。 これにより、人間の介入で修正する必要がある不正確さにつながります。 一部の半自動化されたツールは現在データを事前ラベル付けすることができ、人間のアノテーターがレビュー、検証、および改良に集中できるようにします。 AIモデルと人間の能力の聖杯は、両者の長所を組み合わせることのようです。 これは、データアノテーションをより迅速かつ信頼性の高いものにするために、人間の専門知識と機械の効率を融合させた、さらに洗練されたソリューションズを見つけることを意味します。

データアノテーションは、実際、効果的な機械学習モデルの開発を強化するための基本的なプロセスです。 現在、AIはこのプロセスを支援することができますが、精度と信頼性を確保するためには、人間の専門知識と監視が不可欠です。