Data Labeling（データラベリング）とは？

01 / UNDERSTAND

仕組みと使いどころ

生データに分類、対象位置、文字起こし、感情、意図などの情報を付与し、機械学習モデルが学べるデータセットに整える工程。教師あり学習では、入力の特徴と予測対象となる正解を含む例として利用される。ラベルの正確さは学習や評価の基準に影響する一方、人手中心の作業は時間や費用がかかり、担当者の誤りや偏りも入り得る。複数人の合意、監査、自動付与と人手確認の組み合わせが改善策となる。

02 / IN PRACTICE

Data Labelingの活用例

03 / GOOD TO KNOW

使うときのポイント

利用時のデータを代表しているか、ラベルの基準と正確さを確認できる仕組みがあるかを見る。