データアノテーション（Data Annotation） | Webクローラ | ScrapeStorm

2024-08-27 11:06:23

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摘要：データアノテーションは、生データを機械学習アルゴリズムが理解できる形式に変換するプロセスです。ラベル付けされたデータを通じて、機械は分類、回帰、オブジェクト検出などのさまざまなタスクを学習できます。 ScrapeStorm無料ダウンロード

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概要

データアノテーションは、生データを機械学習アルゴリズムが理解できる形式に変換するプロセスです。ラベル付けされたデータを通じて、機械は分類、回帰、オブジェクト検出などのさまざまなタスクを学習できます。

データアノテーションには幅広い適用シナリオがあり、自動運転、医療画像分析、自然言語処理、セキュリティ監視など、データから学習してインテリジェントな意思決定を行うために機械学習や人工知能アルゴリズムを必要とするあらゆる分野をカバーします。

メリット：機械学習モデルの精度とパフォーマンスを向上させるために高品質のトレーニングデータを提供する機能。

デメリット：特に、多くの手作業を必要とするラベル付けプロセスは、コストと時間がかかります。

1. データアノテーションの種類。

2. データアノテーション。