データアノテーター

データアノテーター   人工知能は 今最も 急速に成長している 分野の一つで、私たちの日常生活にも 広く利用されています。携帯電話、自動車、金融 システム、都市インフラなど 様々なところで AIが 重要な役割を果たしています。 AIが 身近なものとなり、多くの人が AIについて 知っているように見えますが、AIを構築する作業の中で 最も 重要であるアノテーションについて 知っている人は ごくわずかです。 AIは データの学習から 構成されており、それはまるで ブロックを組み上げていくようなものと言っても 過言ではありません。機械学習 アルゴリズムは 何もないところからは 生まれません。彼らは ラベルが 付いたデータを取り込むことで、一定のパターンを認識できるようになります。つまり、学習が 必要なのです。 そのためAI 開発者は、機械学習 アルゴリズムを学習させるために、人の手によって ラベルが 付けられた、数千ものデータを用意することが 必要となります。 私は 今こそ、AI開発の裏に 隠れた秘密兵器である、データアノテーター の仕事 を紹介したいと思います。   AI 開発の秘密兵器 アノテーションとは データアノテーター とは テキスト や 動画、画像など あらゆる形態のデータに ラベルを付ける作業のことです。 はじめは データに 構造や順序がないので、機械は…

データアノテーション

データアノテーション の手順?

 基本的なディープマシンラーニングの データアノテーション の手順は 次のとおりである。   1、データ収集 正しいな教師データを収集するには、まず課題の内容 とそのビジネス上の価値を理解する必要がある。 課題データアノテーションの分類については、名前から 類推して キーワードを作成し、インターネットからのデータ検索ツールを使用して、画像を検索することが できる。 または、写真、ソーシャルネットワークサイトの動画、Googleの衛星画像、公共のカメラ や車(Waymo、Tesla)から 無料で 収集されたデータ、または 第三者からデータを購入することも できる(データの正確性については自己責任) 注: 収集されたデータのほとんどは、高さ、幅、比率が異なるデータであるため、データを収集した後、前処理を行う必要がある。したがって、ディープラーニングモデルに直接組み込むことはできません。 Open CV、Scikit-Imageなどの組み込みライブラリを使用して、イメージを前処理する。   2、データの注釈付け     AI開発において、一2、データの注釈付け番時間 と 手間がかかるのが 教師データの収集。まずは 収集した生のデータに注釈をつける必要がある。 ここは機械がうまく機能するかどうか を左右するため、重要なステップである。データのラベル付けが 間違っていると、機械が誤って 学習して、対象を認識してしまうので、この学習データを 準備するのに 多くの時間と労力を費やしす。注釈付けをする上で、注意すべきポイントが 二つある。 ・注釈付けのやり方 ・誰がやるのか   2−1、注釈付けのやり方 要件を満たすデータセットを準備したら、次は どのような方法で アノテーションをするのか を決める必要がある。分類なのか、オブジェクト検出なのか、セグメンテーションなのか、… データは 決まったやり方に応じて 処理されていく。例えば 分類の場合は、インターネットからデータを見つけてクロールするプロセスで 使用されるキーワードである。インスタンスセグメンテーションの場合、画像の各ピクセル の 注釈が 必要。 その後、ツールを使用して…

LQAのお客様からの声:”LQAのアノテーションチームは今まで連携した外部のアノテーションチームの中でも一番と言ってもいい”

LQAのお客様からの声:”LQAのアノテーションチームは今まで連携した外部のアノテーションチームの中でも一番と言ってもいい”

”私たちはLQAと協働出来たことに大変満足しています。なぜなら、サービスの質や新しいタスクに対する柔軟性が素晴らしいからです。簡単なバウンディングボックスのアノテーションから、複雑なピクセル単位のセグメンテーションまで、LQAチームは仕様書やその他話し合いで決めた細かな指示に従いつつ、いつも確かなサービスを提供してくれていました。LQAと協働するなかで、私たちがとても驚いたことは、一つ一つの要求を正確に理解しようとする姿勢です。プロジェクトを開始する前、全てのタスクに対して不明瞭な点を確実になくそうとするそのひたむきさに感銘を受けました。LQAのアノテーションのプロセスはとてもスムーズ、かつ統制されているようで、コミュニケーションも取りやすかったです。なので、LQAのアノテーションチームは、私たちが経験した中でとても良いチームだと思います。” – Daedalean

”Daedalean(www.daedalean.ai)は、2016年に設立された企業で、人間の機能を置き換えることを目的に、自律センサーや自動操縦システムに関連したサービスを行っている。近年、Deadalean は同社は、ニューラルネットワークの設計保証を開発するために、EASAとイノベーションパートナーシップ契約を締結しています。”

プロジェクトに必要なデータ収集やアノテーションでお困りの際は、ぜひLQAにご相談ください!

 


Lotus Quality Assurance (LQA)

電話:(+84) 24-6660-7474
メール:hello@lqa.com.vn
ウェブサイト:https://www.lotus-qa.com/

 

 

 

 

6 つのアノテーションタイプ:その違いとは?

データアノテーションは画像、映像などの学習用データにラベリングをする作業です。ご存じの方も多いと思いますが、機械学習アルゴリズムにはアノテーションされたデータが必要不可欠です。

私たちはAI学習のプロジェクトでいくつかのタイプのアノテーションを行っています。アノテーションするデータの種類や使うべきアノテーションツールによって、使用するアノテーションの種類は異なります。

バウンディングボックス:その名の通り、この方法はアノテーション対象物を長方形で囲む、というものです。この方法は主に、自動車、セキュリティ、eコマースに関連したデータに使用されています。

 

ポリゴン:  人間の体、文字、看板など、特殊な形を正確に認識する際にこの方法を使用します。対象物を明確な線で囲み、対象物の形、大きさを正確に抽出することによって、より質の高い機械学習を可能にします。

 

ポリライン:ポリラインは、バウンディングボックスの弱みを克服した方法と言えます。バウンディングボックスでは余分な面積も囲んでしまいますが、ポリラインではその面積をなくすことができます。この方法は、主にレーンや道路の画像に使用されます。

 

3Dキューブ:この方法で、対象物の容積をはかることができます。主に、車、建築物や家具に使用されます。

 

セグメンテーション:セグメンテーションはポリゴンと似ていますが、ポリゴンよりも複雑な方法です。ポリゴンは独立した対象物を1つ1つ選びますが、セグメンテーションは全てのピクセルに当てはまるラベルを付けていきます。そのため、この方法はより高度な認知を行うことができます。

 

ランドマーク:この方法は、人間のポーズや、顔に現れる表情やその感情の推定、検出に役立っています。ランドマークアノテーションに使用されるアノテーションツールは、特定の範囲内でのマークの密度を測ることも出来ます。

 

プロジェクトに必要なデータ収集やアノテーションでお困りの際は、ぜひLQAにご相談ください!

 

 

 

 

 

 

LQAはアノテーションプロジェクト管理のための開発を行ってきました

AIがトレンドとなりつつある今、データの紐づけの基礎作業であるアノテーションへの需要も増えてきています。LQAは2年の間、いくつもの大きなプロジェクト(時に最大125人月を要するプロジェクト)を実行してきました。その過程で、LQAはアノテーションプロジェクトを管理するための多くのノウハウを蓄積してきました。

 

また、エクセルやグーグルドライブなどのツールだけではカバーができないことから、近年、アノテーションに関係した社内用のプロジェクトマネジメントツールの開発への需要も高まっています。LQAは2019年5月から、プロジェクト管理者がスムーズにレポートを作成するためのマネジメントアプリケーション開発を行いました。そのアプリケーションのショートカットキーや機能比較、オブジェクトカウントを使うことで、アノテーション実行者もより効率よく作業を行うことができます。

さらに、開発当初から弊社のパートナーであるAI企業の特定のニーズにお応えするツールを常に目指してきました。数か月の開発により、LQAは今年の8月にツールを完成させました。ツール完成直後から、LQAは現在行っているプロジェクトにそのツールを使用しています。そのツールの使用により、LQAではアノテーション作業の効率化を実現させました。

さらなる生産性向上と顧客満足のためにも、今後もLQAはAIデータトレーニングとテストサービスの双方のツール開発を計画しています。