AIの仕事は低賃金であり、労働条件も厳しい。
新しいデバイスや発明が登場するたびに、ラベル付けが必要になる。
画像や映像のラベル付けは、コンピュータビジョンや機械学習の分野で必要となる、AIモデルの訓練において基盤となるプロセス。タギング(tagging)とも呼ばれる。
- 目的: ラベル付けは、データセットに意味を持たせ、モデルが学習しやすくするために行う。例えば、画像内の物体を認識するために、それぞれの物体に対して適切なラベルを付ける。
- ラベルの種類: ラベルは物体の名前や特性、位置情報など、具体的な情報を含むことができる。例えば、犬、猫、車などの分類や、バウンディングボックスで物体の位置を指定する方法がある。
- 手法: 手動でラベルを付ける方法と、自動化ツールを使う方法がある。手動は時間がかかるが、精度が高い。一方、自動化ツールは効率的だが、正確さが求められる場合は手動で確認する必要がある。
- ツール: ラベル付けを行うための専用ソフトウェアやプラットフォームが多数存在する。これらのツールは、ユーザーが簡単にインターフェースを使ってラベルを付けられるように設計されている。
- 品質管理: ラベルの質は、モデルのパフォーマンスに直結するため、チェック体制を整え、必要に応じて修正を行うことが重要。
