機械学習向け データアノテーション のガイド

機械学習向け データアノテーション のガイド

データアノテーション の目的 機械学習 機械学習はというと、AIに内包されるもので、特定のタスクをトレーニングにより機械に実行させるものである。機械学習の手法は、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習と強化学習の4選がある。 ▸教師あり学習:教師あり学習とは、学習データに正解ラベルを付けて学習する手法である。これは、事前に与えられたデータをいわば例題とみなして、それをガイドに学習を行うというのアルゴリズムである。 ▸教師なし学習:教師なし学習は、学習データに正解のラベルを付けないで学習させる手法である。つまり、機械学習モデルが自力でデータの法則性、特徴を見つけていく。 ▸半教師あり学習:半教師あり学習は、文字通りに教師あり学習と教師なし学習と共通点がある手法となっている。 ▸強化学習:強化学習とは、ある環境内におけるエージェントが、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する機械学習の一種。例えばゲーム業界に、この学習手法により、エージェントは、タスクの報酬を最大化する一連の意思決定を行うことができる。 手法には何選がありますが、最もよく使用されるのは教師なし学習と教師あり学習である。   教師データとは? 教師データとは、一つ一つのデータに対して付与される正解を示す情報のことである。基本的に割り当てられたタスクの実行をAIに教えるテキストで、何度も使用を繰り返して予測を微調整し、正解率を高めていく。     AI向け教師データの作成し方 (データアノテーション) ステップ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。 アノテーションのデータ分類については、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、SNS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)。 一般的なデータタイプには、画像、動画、テキスト、音声、および3Dセンサーデータがある。 画像:人、物、動物の写真。 動画:CCTVまたはカメラから記録されたテープ。 テキスト:さまざまなドキュメントの種類で数字や単語が含まれ、複数の言語で書いても使用できる。 音声:人口統計が異なる人々からの音声レコード。 3Dセンサーデータ:センサーデバイスによって生成された3Dモデル。   ステップ2:課題を把握する 課題を把握すると入力データにどんな手法を選ぶのかわかっていく。 コンピュータビジョンには、以下のようにタスクがある: ▸画像分類:入力データを分類し、画像にクラスラベルを割り当てること。 ▸物体認識(オブジェクト ディテクション):画像から検出する物体に点や線を設置、あるいは矩形(バウンディングボックス)で囲みます。そのオブジェクトが何であるかを示すタグ(クラス)と座標情報のラベル(ローカライゼーション)も付ける。 ▸領域抽出(セグメンテーション):画像をセグメンテーションした(輪郭線情報をポリゴンにより付与)後、クラスラベルを付ける。   ステップ3:データアノテーション 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。データは 決まった手法に応じて 処理されていく。例えば、分類の場合、「ラベル」はクロールするプロセスでインターネットからデータを見つける時に使用されるキーワードである。 その後、ツールを使用して 画像注釈(画像のラベルとメタデータを設定)を実行する必要がある。 一般的なツールには Comma Coloring,…

最良の データラベリングアウトソーシング ベンダーの選

最良の データラベリングアウトソーシング ベンダーの選び方

  ベトナム、中国、インドなどの新興BPOの目的地へのデータラベリングサービスのアウトソーシングは、最近の傾向になっています。 ただし、多くの企業の中から最適な データラベリングアウトソーシング ベンダーを選択することは容易ではありません。 この記事では、LQAが最適なベンダーを見つけるためのアドバイスを紹介します。   1.明確なプロジェクト要件を準備します   まず第一に、最終結果に対する自分の期待のすべてを示す明確で詳細な要件を準備することが重要です。 リクエストにプロジェクトの概要、タイムライン、予算を含める必要があります。 適切な要件は下記のようになります: アノテーターはどのようなデータ型を処理するか? どのようなアノテーションタイプをするか? データにラベルを付けるには、専門知識が必要か? データセットに高精度の注釈を付ける必要があるか? 注釈を付けるファイルはいくつか? プロジェクトの締め切りはいつか? このプロジェクトの費用はいくらか? 要件に一致するアノテーションタイプを提供していますか?   2.ベンダーを評価するための必須基準   要件を確定したら、どのベンダーと契約したいかベンダーリストから評価する必要があります。 多額の費用をかけ、品質低いデータセットを貰わないよう、この段階は非常に重要です。 経験、品質、効率、セキュリティ、チームメイトに基づいて評価することをお勧めします。   経験   データのラベル付けは簡単な作業のように見えますが、大規模のデータを効率的かつ正確に実行するには、細部に細心の注意を払い、特別なスキルが必要です。各ベンダーが具体的にあるデータアノテーション量でどのくらいの期間作業してきたか、及びアノテーターがどの程度の経験を持っているかをしっかりと理解する必要があります。評価するために、長年の経験、ドメインに関する知識、およびアノテーションタイプについてベンダーに問い合わせる必要があります。 例えば: データアノテーションに何年の経験がありますか? 以前に特別なドメインに関する知識を要求するプロジェクトでやったことがありますか? 要件に一致するアノテーションタイプを提供していますか?   品質   データサイエンティストは、多くの場合、ラベルがどの程度正確に配置されているかによって、モデルトレーニングのデータセットの品質を定義します。ただし、1〜2回正しくラベル付けすることではなく、一貫して正確なラベル付けが必要です。下記のようにベンダーの高品質のラベル付きデータを提供する能力があるかどうか確認できます: 以前のアノテーションプロジェクトのエラー率 ラベル配置の正確度 アノテーターは各ラベルに適切タグを付けたの頻度   次の動画でデータ品質の詳細をご覧ください :   効率   アノテーションは想像以上に時間がかかります。例えば、5分間のビデオでは、1文に平均24フレームがあり、ラベル付け画像が最大7200枚になります。アノテーターが1枚の画像のラベル付けに使う時間が長いほど、タスクを完了するために必要な時間が長くなります。プロジェクトを完了するための必要な工数を正しく見積もるには、ベンダーに下記のように確認する必要があります: 各ラベルを配置するの平均時間 各ファイルでラベルを付けるの平均時間 各ファイルの品質チェックの時間   ベンダーのアノテーションチームがプロジェクトを直接実行するため、アノテーションチームの能力を理解することは重要です。ベンダーは、十分に訓練されたチームを提供すること。 さらに、テキストにラベルを付ける場合、ラベル付けチームがその言語を話せるかどうかを確認する必要もあります。また、ベンダーに、アノテーションチームを短期間でスケールアップまたはスケールダウンする準備ができているかどうかを確認することが重要です。プロジェクトのサイズは時間の経過とともに変化する可能性があります。  …

【インフォグラフィック】データのアノテーションツール の包括的なリスト

下記の内容を簡単に把握できるようにするために データのアノテーションツール のリストをインフォグラフィックにまとめました。

  • データのアノテーシツールの種類
  • 各種での最適なツール
  • ツールがラベル付けできるデータの種類

 

【インフォグラフィック】データのアノテーションツール

の包括的なリスト

 

インフォグラフィック データのアノテーションツール の包括的なリスト

 

データのアノテーションツール の種類

 

オープンソースツール

オープンソースツールは無料で使用でき、ソースコードを変更することができます。 データアノテーション用のオープンソースツールには、CVATLabelImgDoccanoVoTTなどがあります。

 

商用ツール

このタイプのツールを使用するには支払いが必要ですが、ユーザーは自分の要望に合わせて機能をカスタマイズできます。 最高の商用ツールには、LinkedAIDataloop AITagtogLightTagなどがあります。

 

フリーウェアツール

オープンソースツールと同様に、フリーウェアツールは料金を請求しません。 フリーウェアをダウンロードして使用することはできますが、変更することはできません。 このタイプのツールの例は、ColabelerSuperAnnotateです。

 

データラベリングプロジェクトに最適なツールを選択する方法がまだ分からない場合は、AIデータラベリングツールに関するビデオガイダンスシリーズをご覧ください。

 

データラベリングプロセスの効率を改善したいですか? お問合せください!

 

データアノテーション

データアノテーション用 ツール

データアノテーション用 ツール 機械学習では、データの処理 と分析が 非常に重要であるため、仕事を簡単にするために データに注釈を付けるための ツール をいくつかご紹介いたします。 アノテーションの詳細 については、こちらを参照してください。   PixelAnnotationTool このツールは、診断をサポートするために 医学の車、道路、細胞を見つけるなど のセグメンテーション問題に 適している。 セグメンテーション画像の例   このツールは、OpenCVのウォーターシェッドマークアルゴリズムを使用している。 バイナリリンクに アクセスして、ツールをダウンロードして 使用できる。   ツールインターフェース   使用法: ソースコードの設定ファイルで 色を変更し、色分けしたい領域に 色の数を対応させることが できる。 次に、マウスを使用して 色を「ドット」にし、目的の色領域に応じて「Enter」キーを押す。   データ生成ツール   Text Recognition Data Generator は、テキストを生成するために 使用されるツール。   このツールを使用すると、テキスト検出の問題に対して さまざまなフォント と 色を生成できる。 cn.txtファイルをdictsに 保存し、フォントも 常にcnディレクトリに保存するだけで、次のコードに従って コードを実行できる。 python run.py -l cn -c…

アノテーション

画像アノテーション の保存方法

画像アノテーション の保存方法 ディープラーニングについて、最初によく出てくるのは、大量のデータまたは大量の画像でしょうか。持っている画像の数が多いほど、コンピュータのストレージスペースはより多くのメモリを消費する。ImageNetは、分類、検出、セグメンテーションなどのタスクのモデルをトレーニングするために収集されるよく知られた画像データベースだ。 1400万枚以上の画像が含まれている。   この記事では、画像アノテーション を保存する3つの方法をご紹介いたします。   1)png形式の画像ファイルとして保存 このディスクに 画像アノテーション を保存するには シンプルで業務効率化のために Pillowをインストールをする必要がある。 $pip install pillow   ファイルをアーカイブするには?   from PIL import Image import csv   def store_single_disk(image, image_id, label):       Image.fromarray(image).save(disk_dir / f”{image_id}.png”)       with open(disk_dir / f”{image_id}.csv”, “wt”) as csvfile:         writer = csv.writer(             csvfile, delimiter=” “, quotechar=”|”, quoting=csv.QUOTE_MINIMAL         )         writer.writerow([label])   ディスクに保存されているデータを処理するときは、すべてのファイルを開かなくても済むように、別のファイルラベルを.csvファイルに保存する必要がある。…

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:[email protected]
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!

 

 

 

 

 

 

アノテーション

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。