データラベリング

ラベリングツールの品質管理機能は、そのままモデルの精度に直結します。複数の作業者が一貫した基準でラベルを付与しているか、検収・合意プロセスがあるか、作業の進捗と正確性を追跡できるかが重要です。データのセキュリティが重要である場合は、外部のクラウドワーカーの代わりに社内でラベリングを行えるかどうかも検討する必要があります。

• 作業者間のラベル合意・検収などの品質管理機能があるか
• 取り扱うデータ形式（画像・テキスト・音声）をサポートしているか
• モデルが一次ラベルを提案する半自動機能により、速度を向上させることができるか
• 機密データの社内ラベリング・アクセス制御をサポートしているか

自動運転のデータセットを作成する際、数万枚の道路画像内の車両・歩行者・信号機を枠で囲んで示します。作業者ごとに対象の基準が異なるとモデルが混乱するため、合意プロセスやガイドラインを提供するラベリングツールを使用してラベルの一貫性を確保します。