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データ ラベル付けとは
機械学習におけるデータ ラベル付けとは、ラベル付けされていないデータ (写真、テキスト ファイル、ビデオなど) に注釈を付け、1 つまたは複数の洞察力のあるラベルを追加して、機械学習モデルがデータ コンテキストから学習できるようにします。たとえば、写真に鳥や自動車が写っているかどうか、音声録音でどの言葉が話されているか、X 線で腫瘍が見えるかどうかなどをラベルに表示することができます。データのラベル付けは、コンピューター ビジョン、自然言語処理、音声認識など、多くのユース ケースで必要です。
コンピューター ビジョンや自然言語処理など、さまざまな機械学習とディープ ラーニングのユース ケースがサポートされています。データ ラベル付け (NLP)。
データ ラベル付けはどのように実装されますか?
データをクリーニング、整理、およびラベル付けするために、企業はソフトウェア、手順、およびデータ アノテーターを組み込みます。これらのラベルにより、アナリストはデータセット内の特定の変数を分離できるため、ML モデルに最適なデータ予測子の選択が容易になります。ラベルは、モデルのトレーニングに使用する必要があるデータ ベクトルを指定します。その間、モデルは将来を予測する能力を向上させます。機械学習モデルは、このトレーニング データに基づいて構築されます。
データ ラベル付けジョブには、「ヒューマン イン ザ ループ (HITL)」の関与と機械のサポートが必要です。 HITL は、人間の「データ ラベラー」の専門知識を使用して、機械学習モデルのトレーニング、テスト、改善を行います。特定のプロジェクトに最も関連するデータセットをモデルに供給することで、データのラベル付けプロセスを指示するのに役立ちます。
ラベル付けされたデータとラベル付けされていないデータの比較
教師なし学習の使用ラベルなしデータ、教師あり学習はラベル付きデータを使用します。ラベルのないデータは、ラベルの付いたデータよりも取得と保持が簡単で、安価で便利です。ラベル付けされていないデータは、実用的な洞察 (アクティビティの予測など) を提供するために、ラベル付けされたデータよりも適用範囲が限られています。教師なし学習手法は、新しいデータ クラスターの発見に役立ち、新しいラベル付けを可能にします。大規模な注釈付きデータセットを提供しながら、手動でラベル付けされたデータの要件を排除するために、コンピューターは半教師あり学習に組み合わせたデータを使用することもできます。
高性能 ML モデルを作成するための重要なステップは、データのラベル付けです。ラベル付けは簡単に見えますが、使用するのは必ずしも簡単ではありません。その結果、企業はさまざまな側面と戦略を比較検討して、最も効果的なデータ ラベル付けへのアプローチ
ラベル付け戦略を選択する必要があります。タスクの複雑さとプロジェクトのサイズ、範囲、および期間を徹底的に評価することをお勧めします。これは、各データ ラベル付けアプローチには長所と短所があるためです。
次の方法でデータにラベルを付けることができます:
内部ラベル付け: 社内のデータ サイエンティストを使用すると、監視がよりアクセスしやすくなり、品質が向上します。ただし、この戦略は時間がかかることが多く、多くのリソースを持つ大企業にとってより有利です。合成ラベル付け: この方法により、データの品質と時間効率が向上し、既存のデータセットから新しいプロジェクト データが作成されます。ただし、合成標識には多くの計算能力が必要であり、コストが高くなる可能性があります。プログラムによるラベル付け – この自動化されたデータ ラベル付け手順では、スクリプトを使用して時間を節約し、人による注釈を不要にします。ただし、技術的な問題が発生する可能性があるため、HITL は引き続き品質保証 (QA) 手順に関与する必要があります。クラウドソーシング – マイクロタスキングと Web ベースの配布を可能にするこの方法は、より迅速で手頃な価格です。ただし、クラウドソーシング プラットフォームは、プロジェクト管理、QA、および労働の質によって異なります。 Recaptcha は、クラウドソーシングによるデータ ラベル付けの最も有名な例の 1 つです。このプロジェクトには 2 つの目的があります。ボットの使用を防ぎながら、画像データの注釈を改善しました。彼らが人間であることを示すために、ユーザーは Recaptcha プロンプトで車が写っているすべての画像を識別するように求められる場合があり、プログラムは他のユーザーの結果を使用して自分自身を検証できます。これらのユーザーの貢献により、さまざまな写真のラベルのデータベースが作成されました。 データのラベル付けに最適なツール Amazon SageMaker Ground Truth
Amazon は、Amazon SageMaker Ground Truth と呼ばれる最先端の自動データ ラベル付けソリューションを提供しています。このソリューションは、完全に管理されたデータ ラベル付けサービスを提供することで、機械学習用のデータセットを簡素化します。
Ground Truth を使用すると、非常に正確なトレーニング データセットを簡単に作成できます。専用のワークフローを使用して、データに迅速かつ正確にラベルを付けることができます。このプログラムは、テキスト、写真、ビデオ、3D クラウド ポイントなど、さまざまなラベリング出力形式をサポートしています。
ラベリング機能により、自動 3D 直方体スナップ、2D 画像の歪み除去、自動などのラベリング手順がシンプルかつ効率的になります。-セグメント ツール。データセットのラベル付けプロセスを大幅に短縮します。
Label Studio と呼ばれる Web アプリケーション プラットフォームは、データのラベル付けサービスとさまざまな種類のデータの探索を提供します。フロント エンドは React と MST の組み合わせを使用して構築され、バック エンドは Python を使用して構築されます。
機能により、Label Studio UI をアプリに組み込むことができます。テキスト、写真、ビデオ、オーディオ、時系列、および多くのドメインにまたがるデータ型など、考えられるすべてのデータ型のデータ ラベル付けを提供します。結果のデータセットは非常に正確で、ML アプリケーションに適しています。どのブラウザからでもツールを使用できます。すべてのブラウザは、配布されているコンパイル済みの js/CSS スクリプトを実行できます。
Sloth は、主に画像およびビデオ データを使用したコンピューター ビジョンの研究用に作成されたデータ ラベル付け用のオープンソース プログラムです。コンピューター ビジョン データのラベル付けのための動的ツールを提供します。
このツールは、フレームワークまたは標準コンポーネントのコレクションとして表示でき、これらをすばやく組み合わせて、要件に合ったラベル ツールを作成できます。 Sloth を使用すると、自分で作成したカスタム構成または事前定義されたプリセットを使用してデータにラベルを付けることができます。
Sloth は比較的簡単に使用できます。独自の視覚化アイテムを因数分解して記述することができます。インストール、ラベル付け、正しく参照された視覚化データセットの作成など、手順全体を管理できます。
テキスト ベースのデータ ラベル付けツールは Tagtog と呼ばれます。ラベル付けプロセスは、テキストベースの AI に特化したデータセットを生成するために、テキスト形式とアクティビティに合わせて調整されています。
ツールの主な機能は、自然言語処理 (NPL) 用のテキスト注釈ツールです。また、プロセスを加速するための機械学習モデルを含む、ヒューマン テキストのラベル付けプロセスを管理するためのプラットフォームも提供します。
このアプリケーションを使用すると、テキストから適切な洞察を自動的に抽出できます。パターンの発見、問題の認識、解決策の実現はすべて、これによって支援されます。このプラットフォームは、チーム コラボレーション、安全なクラウド ストレージ、ML と辞書の注釈、さまざまな言語、複数のファイル形式、および品質管理をサポートしています。
ML 支援ツールと高度なプロジェクト管理ソフトウェアの助けを借りて、Playment の多機能データ ラベル付けプラットフォームは、高品質のトレーニング データセットを作成するための安全で個別化されたワークフローを提供します。
センサー フュージョン アノテーション、画像アノテーション、ビデオ アノテーションなど、さまざまな使用シナリオに対応するアノテーションを提供します。ラベル付けプラットフォームと自動スケーリングの労働力を備えたこのプラットフォームは、高品質のデータセットで機械学習パイプラインを最大化しながら、エンドツーエンドのプロジェクト管理を提供します。
組み込みの品質管理ツール、自動ラベル付け、集中型プロジェクト管理、従業員のコミュニケーション、動的なビジネスベースのスケーリング、安全なクラウド ストレージ、およびその他の機能は、その特徴のほんの一部です。これは、データセットにラベルを付け、ML アプリケーション用の正確で高品質なデータセットを作成するための優れたツールです。
LightTag は、NLP 用の特定のデータセットを生成するために作成された追加のテキスト ラベル付けプログラムです。このテクノロジーは、共同ワークフローで ML チームと連携して機能するように設定されています。従業員を管理し、注釈を容易にするために、大幅に簡素化されたユーザー インターフェイス (UI) エクスペリエンスを提供します。さらに、このプログラムは、正確なラベル付けと効率的なデータセットの準備のための一流の品質管理ツールを提供します。
最速のデータ注釈ツールである Superannotate は、コンピューター ビジョン製品の包括的なソリューションとして明示的に作成されました。これは、コンピューター ビジョン システムのラベル付け、自動化、およびトレーニングのための完全なフレームワークを提供します。モデルのパフォーマンスを向上させるために、マルチレベルの品質管理と生産的なチームワークをサポートしています。
あらゆるプラットフォームを簡単に統合して、シームレスなプロセスを作成できます。このプラットフォームは、オーディオ、テキスト/NLP、LiDar、ビデオ、および画像データにラベルを付けることができます。このプログラムは、実用的なツール、自動予測、および品質管理のおかげで、最高レベルの精度で注釈プロセスを促進できます。
Lionbridge AI は、機械学習モデルのトレーニングを希望するデータ サイエンティスト向けに、エンド ツー エンドのデータ ラベル付けおよび注釈プラットフォームを提供します。 Lionbridge AI は、世界で最も重要なテクノロジー企業のために独自のデータを生成してきた 20 年以上の実務経験により、最もユーザー フレンドリーなデータ アノテーション プラットフォームを開発しました。
1 つのプラットフォームで、データの整合性を維持しながら、カスタマイズされたトレーニング データセットを迅速かつ手頃な価格で作成できます。このアプリケーションは、一般的なファイルの種類もすべてサポートしており、テキスト、オーディオ、画像、およびビデオ データを処理するための独自の機能を備えています。
このプラットフォームのおかげで、ユーザーは割り当て、ワークフロー、および品質チェック。ユーザーは、Lionbridge の 500,000 人を超える資格のある貢献者のネットワークを利用したり、アノテーターをプラットフォームに招待したりすることもできます。
MTurk としても知られる Amazon Mechanical Turk は、データのタグ付けに頻繁に使用されるクラウドソーシング サービスの有名なマーケットプレイスです。 Amazon Mechanical Turk のリクエスターとして、テキストの分類、文字起こし、調査など、さまざまなヒューマン インテリジェンス アクティビティ (HIT とも呼ばれます) を作成、公開、管理できます。任務を説明し、コンセンサス ガイドラインを選択し、各アイテムに支払う準備ができている金額を指定するために、MTurk プラットフォームは便利なツールを提供します。
MTurk プラットフォームには、市場で最も手頃な価格の 1 つである一方で、いくつかの欠点があります。データラベリング技術。そもそも、本質的な品質管理機能が欠けています。 MTurk は、LionbridgeAI のようなビジネスとは対照的に、品質保証、作業者のテスト、または完全なレポートの方法をほとんど提供しません。 MTurk では、リクエスタがタスクの作成やワーカーの雇用など、プロジェクトを管理する必要があります。
Computer Vision Annotation Tool (CVAT)
Computer Vision Annotation Tool (CVAT) を使用して、デジタル画像や動画に注釈を付けることができます。 CVAT は、コンピューター ビジョン データをラベル付けするための幅広い機能を提供しますが、プログラムの学習と習得にはある程度の時間がかかります。このプログラムは、オブジェクト検出、画像セグメンテーション、画像分類などのタスクをサポートします。
ただし、CVAT の採用にはいくつかの欠点があります。主な欠点の 1 つはユーザー インターフェイスで、慣れるまでに数日かかることがあります。さらに、このユーティリティは Google Chrome でのみ機能します。他のブラウザーではテストされていないため、多数のアノテーターを使用して大規模なプロジェクトを実行することは困難です.さらに、すべての品質チェックを手動で実行する必要があるため、開発テストが遅くなる可能性があります。
コンピュータ ビジョン トレーニング データの最も強力なプラットフォームは V7 です。 V7 は、データセット管理、画像とビデオの注釈、autoML モデルのトレーニングを組み合わせてラベル付けタスクを実行する自動注釈用のプラットフォームです。
ラベル付けの自動化、注釈ワークフローの比類のない制御、識別の支援データ品質の問題、スムーズなパイプライン統合はすべて V7 の機能です。さらに、細部へのこだわりと優れたテクニカル サポートに匹敵するユーザー エクスペリエンスを備えています。
チームは、V7 でデータ注釈操作を保存、管理、注釈付け、自動化する場合があります。
– 画像
– ビデオ
– DICOM 医療データ
– 顕微鏡画像
– PDF とドキュメント処理
– 3D ボリューム データ
Lablebox は、あらゆるアクティビティに対して適切なアノテーション ソリューションを提供し、ラベル付けプロセスのあらゆる側面を完全に可視化して制御できるようにします。
品質を犠牲にすることなくラベル付けを迅速化するには、最先端のプレラベリング手順は、確かな自動化技術と組み合わされています。ラベリングとレビューのワークフローでは、最も大きな影響を与える人間によるラベリングに集中してください。
彼らの世界クラスのラベリング パートナーは 20 を超える言語に堪能で、農業、ファッション、医療の専門知識を持っています。 、および生命科学。ユースケースに関係なく、彼らはあなたを支援し、熟練したチームをオンデマンドで準備できます。
機械学習実践者向けのオープンソースの注釈ツールは Doccano と呼ばれます。
シーケンスのラベル付け、シーケンスからシーケンス、テキスト分類などのジョブ注釈機能を提供します。感情分析、固有表現の認識、テキストの要約などのために、Doccano ではラベル付きデータを作成できます。データセットは数時間で作成できます。共同注釈、複数の言語のサポート、スマートフォンとの互換性、絵文字の互換性、RESTful API を備えています。
Supervisely はコンピューター ビジョン開発のための強力なプラットフォームであり、単独の研究者や大規模なチームがデータセットやニューラル ネットワークを実験して注釈を付けることができます。 GPUとCPUの両方で使用できます。オブジェクト トラッキング用の最新のクラスニュートラル ニューラル ネットワークは、ビデオ ラベル付けツールに組み込まれています。また、カスタム追跡 NN の統合を可能にする REST API も備えています。また、OpenCV トラッキング、リニア、およびキュービック インターポレーターもあります。
Supervisely は、写真、ビデオ、3D 点群、ボリューム スライス、およびその他のデータ タイプにラベルを付けるための最も優れたツールです。チーム、ワークスペース、役割、およびラベル付けジョブを使用して、アノテーション ワークフローを大規模に管理および監視できます。
Model Zoo のモデルまたはお客様が作成したモデルを使用して、データのニューラル ネットワークをトレーニングおよび使用します。 Python ノートブックとスクリプトを統合すると、データを探索し、日常的な操作を自動化できます。
Universal Data Tool は、データ サイエンスやエンジニアリングのバックグラウンドがなくても誰でも、強力で実用的で重要な人工知能の次の波を生み出せるように、データセットの作成、コラボレーション、ラベル付け、フォーマット設定のためのツールと標準を提供します。アプリケーション。 Universal Data Tool は、ユーザーフレンドリーでアクセスしやすく、開発者にとって使いやすいものです。
Universal Data Tool を使用すると、次のことができます。
既存のアプリケーションと統合する Linux、Windows、および Mac をダウンロードできます。デスクトッププログラムとして使用されます。オープンソースの JSON データ形式を利用して、機械学習ワークフローを簡単に統合 「クラウド」にデータをアップロードする必要はありません。ローカル ファイルとオンライン URL をサポートしているため、プログラマー以外でも簡単に構成できます MIT ライセンスの下で完全にオープンソースです Dataloop
Dataloop プラットフォームは、非構造化データ (写真、オーディオ ファイル、ビデオ ファイルなど) の管理と、さまざまな注釈ツール (ボックス、ポリゴン、分類など) によるその注釈を可能にします。アノテーション作業は、タスク、アノテーション タスク、または QA タスクで完了します。これにより、元のアノテーターが懸念を提起し、修正を要求できるようになるため、品質保証プロセスが可能になります。
データループの自動化により、独自のまたはオープンソースを実行できます。さまざまな種類のコンピューティング ノードでサービスとしてパッケージ化されます。 Dataloop パイプラインの助けを借りて、サービス (追加)、人 (タスク内)、モデル (事前アノテーションなど) を組み合わせることで、あらゆるビジネス目標を達成できます。
Audino
音声とオーディオの注釈のための共同作業を行う最先端のオープンソース ツールは、Audino と呼ばれます。アノテーターはこのツールを使用して、オーディオ ファイルの時間的セグメンテーションを定義および記述することができます。動的に作成されたフォームにより、これらの部分に簡単にラベルを付けたり書き起こしたりできます。管理者は、ダッシュボードを通じてユーザーの役割とプロジェクトの割り当てを一元管理できます。ダッシュボードでは、ラベルの説明と値の説明も使用できます。追加の処理のために、注釈を JSON 形式で簡単にエクスポートできます。このツールは、キーベースの API を介して、音声データのアップロードとユーザーへの割り当てを可能にします。注釈ツールの柔軟性により、音声スコアリング、音声アクティビティ検出 (VAD)、話者識別、話者特徴付け、音声認識、感情認識など、さまざまなタスクに注釈を付けることができます。 MIT オープン ソース ライセンスのおかげで、プロフェッショナル アプリケーションとアカデミック アプリケーションの両方に使用できます。
注: 最高の MLOps プラットフォームとツールを提供するために最善を尽くしましたが、見逃したものがある場合は、お気軽にお問い合わせください。 [email protected] ML Subreddit
参考文献:
https://aws.amazon.com/sagemaker/data-labeling/what-is-data-labeling/https://www.ibm.com/cloud/learn/data-labeling https://neptune.ai/blog/data-labeling-software https://productcoalition.com/top-data-labeling-tools-for-machine-learning-projects-6a6c0d487231 https://research.aimultiple.com/data-labeling-tools/https://aws.amazon.com/sagemaker/data-labeling/https://labelstud.io/https://sloth.readthedocs. io/https://www.tagtog.net/https://playment.io/http://dataturks.com/https://www.lighttag.io/https://superannotate.com/https://cvat.org/https://lionbridge. ai/https://www.mturk.com/https://www.v7labs.com/annotation https://www.g2.com/products/v7/reviews https://labelbox.com/product/annotate/https://towardsdatascience.com/understanding-your-textual-data-using-doccano-70e51656c2d2 https://doccano.herokuapp.com/https://docs.supervise.ly/#:~:text=Supervisely%20is %20a%20強力な%20プラットフォーム、%2Dart%20computer%20vision%20アプリケーション。 https://supervise.ly/https://blog.workaround.vercel.app/blog/introducing-universal-data-tool https://docs.universaldatatool.com/https://universaldatatool.com/https://dataloop.ai/docs/dataloop-overview https://dataloop.ai/https://moodle.org/plugins/mod_pdfannotator https://drawboard-pdf.en.softonic.com/https://www.drawboard.com/https://www.researchgate.net/publication/342093935_audino_A_Modern_Annotation_Tool_for_Audio_and_Speech
Prathamesh Ingle は、MarktechPost のコンサルティング コンテンツ ライターです。彼は機械エンジニアであり、データ アナリストとして働いています。彼は AI の実践者であり、AI のアプリケーションに関心を持つ認定データ サイエンティストでもあります。彼は、実際のアプリケーションで新しいテクノロジと進歩を探求することに熱心です
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