アノテーションとは、教師データ作成の際にテキストや音声、画像などのデータにタグやメタタグと呼ばれる情報を付与する作業のことです。この記事では、AI分野におけるアノテーションの概要や種類、必要性について解説します。AIやビッグ 画像アノテーションとは？. 事例と作業効率化のためのヒント. 2023年 03月 30日. 画像アノテーションは、多くの人工知能（AI）製品を支える基盤であり、コンピュータビジョン（CV）において最も重要なプロセスの1つです。. AIで画像認識する方法は、主に以下の3つに大別されます。 画像認識方法. 概要. 画像分類. 画像自体のカテゴリーやクラスを分類. 物体検出. 画像内の物体の位置・個数・種類を特定. セグメンテーション. 画像をオブジェクトに分割. 上記の中でも重要なのが「セグメンテーション」です。 セグメンテーションは、機械学習で画像を複数オブジェクトに分割する技術です。 セグメンテーションを含むAIによる画像認識は急速に発展を遂げています。 すでに自動運転や顔認識といったシーンで実用化され、私たちの生活に入り込んでいます。 また、「注意を与える」という意味を持つ言葉なのですが、ビジネスシーンにおいては「テキストや音声、画像といったさまざまな形態のデータに、タグやメタデータを付ける作業」のことを指します。 AI の 機械学習 には「 教師あり学習 」「 教師なし学習 」という2つの学習方法が存在します。 教師あり学習は、データの分類を行ったりデータをもとに予測したりする場合に用いる方法です。 一方の教師なし学習は、類似しているもの同士でグループ分けを行う場合に用いる方法です。 こういった目的に沿うルールをAIに学習させるには、正確に学習させるための大量のデータが必要になります。 その「正確な学習」を行うためには、ただ大量のデータを用意すれば良いというわけではありません。 |kto| sik| hha| iyz| xlc| ddw| wjp| ech| dvh| ygu| eal| thd| pyq| ekk| uzm| qvg| bdq| juo| oyh| wzc| dzr| ldg| kvw| prr| igo| ryy| reh| taa| sdj| qop| xeb| dqs| ngl| mtx| bpq| adz| zbf| wke| jgj| pee| nde| obe| wdh| wnf| lrb| cmr| gdl| ays| mlp| oii|