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AI(人工知能)ニュース

データアノテーション:機械学習の成功を支える不可欠なプロセスとそのキャリア展望

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データアノテーションは、機械学習モデルのトレーニングに不可欠で、データにラベルを付けることで機械が理解できるようにするプロセスです。主要な種類には画像、テキスト、ビデオ、オーディオアノテーションがあります。アノテーション手法には手動、半自動、自動があり、手動は品質が高いがコストがかかり、自動は速いが正確性が低いことがあります。プロセスはデータ収集から始まり、ガイドライン作成、品質管理、反復的なアノテーションが含まれます。品質向上のためには、明確なガイドラインと複数のアノテーターによる品質管理が重要です。キャリアとしては、アノテーターやプロジェクトマネージャーなどがあり、ヘルスケアから金融まで多様な産業で需要があります。給与は経験や専門知識によって異なりますが、一般的に競争力があります。

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