教師データをわかりやすく解説。学習データとの違いは?

AIや機械学習モデルの精度は、教師データによって左右されます。データを効果的に収集、作成、テストする方法を理解することは、AIの価値を最大限に引き出すことにつながります。

 

教師データと機械学習

機械学習アルゴリズムは、データから学習します。与えられた教師データから、関係を見つけ、理解を深め、判断を下し、信頼度を評価します。そして、教師データが優れていればいるほど、モデルの性能は向上します。機械学習における教師データの質と量は、アルゴリズムと同様に、データプロジェクトの成功に大きく関わっています。

 

教師データとは?訓練データとの違い

教師データとは、機械学習のモデルを訓練する際に用いるデータのことです。訓練データやトレーニングデータと呼ばれることもあります。教師データでは、以下のように入力された各データに対して正解が紐づけられています。

入力データ:ライオンの画像   正解:ライオン

入力データ:キリンの画像    正解:キリン

入力データ:シマウマの画像   正解:シマウマ

教師データを準備するためには、特定のケースに合わせて、アノテーションをつける必要があります。

 

教師データは機械学習にどのぐらい必要?

機械学習の教師データがどれくらい必要かを決めるには、さまざまな要素があります。第一に挙げられるのが、どの程度の精度が求められるか、ということです。

例えば、感情解析のアルゴリズムを作成するとします。感情解析は確かに複雑ですが、生死に関わる問題ではありません。85~90%の精度を達成するセンチメント・アルゴリズムは、多くの人のニーズにとって十分でしょう。

一方で、がん検出モデルや自動運転車のアルゴリズムではどうでしょうか。がん検出モデルは、文字通り生死に関わる問題です。もちろん、複雑なユースケースほど、より多くのデータを必要とするのが一般的です。

食品だけを識別するコンピュータビジョンと、物体を識別するコンピュータビジョンでは、経験則としてより少ない学習データで済みます。モデルが識別できるクラスが多ければ多いほど、より多くの例が必要になります。

ただし、質の高いデータが多ければいいというものではありません。より良い学習データ、より多くの教師データが、モデルを向上させます。もちろん、データを増やしても得られる利益が小さすぎる場合もあるので、データにかける予算と照らし合わせて判断する必要があります。

 

教師データを作成するには?

現実には、ほとんどのデータは乱雑であったり、不完全であったりします。例えば、木が映った写真を例に挙げてみましょう。人間からすれば木だとすぐにわかりますが、機械にとっては、画像は単なるピクセルの羅列に過ぎず、「このピクセルの集まりは木だ」という意味付けがなければ、機械はこれが木だとはわかりません。

では、教師データを準備するには何が必要でしょうか。理想的には、人間がデータを確認し、正確かつ効率的にラベル付けを行うデータアノテーションを活用することです。

また、人間は出力(例えば、ある画像が実際に犬であるかどうかというモデルの予測)を見て、その出力を検証したり修正したりすることもできます。

教師データのラベルが正確であるほど、モデルはより良いパフォーマンスを発揮することができます。世界中のクラウドワーカーにアクセスできるサービスアノテーションツールを利用すると、データラベリングを効率的に行うことができます。



教師データに関するよくある質問

機械学習における教師データに関して、よくある質問をいくつか紹介します。

教師データにアノテーションをつける方法は?

データアノテーションを行うには、いくつかの方法があります。社内のリソースを使う、外注する、データアノテーションに特化した専門企業と協力する、などの方法があります。

テストデータとは何ですか?

機械学習では、訓練データとテストデータの両方が必要です。訓練データでモデルを学習させたら、通常はテストデータモデルの精度を評価します。多くの場合、これらのデータは同じデータから取得されますが、訓練データは、アルゴリズムの信頼性と精度を高めるためにラベル付けや強化学習が行われます。

教師データにバイアスがないことを確認するにはどうすればよいですか?

バイアスは、AI構築プロセスの多くの段階で起こる可能性があるため、すべての段階でバイアスを軽減する必要があります。教師データを収集する際には、データがすべてのユースケースとエンドユーザーを代表するものであることを確認してください。さらにバイアスを減らすために、データのラベル付けやモデルのパフォーマンスの監視も、多様な人々で行うようにします。

教師データはどのくらい必要ですか?少ない場合は?

機械学習に、どれくらいのデータが必要かということについては、厳密な決まりはありません。ユースケースによって、必要なデータ量は異なります。自動運転車のように信頼性の高いモデルが必要な場合は、膨大な量のデータが必要になりますが、テキストに基づくかなり狭い範囲の感情モデルであれば、必要なデータ量ははるかに少なくなります。しかし、一般的に想定よりも多くのデータが必要になる場合が多いです。

教師データとビッグデータの違いは何ですか?

教師データとビッグデータは同じものではありません。ガートナー社は、ビッグデータを「大量、高速、多品種」と呼び、これらのデータを活用するには、何らかの方法で処理する必要があります。一方で教師データは、AIモデルや機械学習アルゴリズムを教えるために使用されるラベル付きのデータです。

 

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