AI Platform Data Labeling Service

AI Platform Data Labeling Service を利用すると、カスタム機械学習モデルのトレーニングに使用するデータのコレクションに対するヒューマン ラベリングをリクエストできます。

機械学習モデルをトレーニングするには、分類または分析するコンテンツの種類の代表的なサンプルと、各サンプルから導き出される「正しい答え」を用意します。たとえば、花の画像を分類するモデルをトレーニングするには、花の種類(ヒマワリ、デイジー、バラ、チューリップなど)のラベルが付けられたサンプル画像のコレクションを用意します。医療文書に記載された疾患の名前を特定するモデルをトレーニングするには、疾患名がハイライトされたサンプル文書を用意します。モデルはこれらのサンプルから推定する方法を学習します。

Data Labeling Service では、ラベル付け担当者が、サービスの利用者から送信された代表的なサンプルを基にデータセットに「正しい答え」をアノテーション付けし、データセットを機械学習モデルのトレーニングに適した形式で返します。利用者が提供するサンプルデータの種類と、ラベル付け担当者が追加するアノテーションの種類は、トレーニングする機械学習モデルの種類によって異なります。

データラベル付けをリクエストするには、ラベル付け担当者のために次の 3 つのリソースを作成します。

  • ラベル付け担当者がラベルを付ける、代表的なサンプルを含むデータセット
  • ラベル付け担当者がデータセットの項目に適用するラベルを識別する、アノテーション仕様セット
  • データへのラベルの適用方法を説明する、ラベル付け担当者向けの指示

これらのリソースを作成したら、ラベル付けリクエストの一部としてそれらを送信します。ラベル付け担当者は渡された指示に従ってデータセットの項目にアノテーションを付け、アノテーション付きのデータセットを返します。サービス利用者は受け取ったデータセットをエクスポートし、カスタム機械学習モデルのトレーニング データとして使用できます。

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