入門／解説 Agile Data Labeling：それが何であり、なぜそれが必要なのか？(3/3)
１．Agile Data Labeling：それが何であり、なぜそれが必要なのか？(3/3)まとめ ・複数の方法/ツール、アウトソース先を組み合わせて最適なやり方を探る事が重要 ・反復的なアプローチを採用し、量より質を優先した多様性のあるラ...
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入門／解説 入門／解説 Agile Data Labeling：それが何であり、なぜそれが必要なのか？(2/3)
１．Agile Data Labeling：それが何であり、なぜそれが必要なのか？(2/3)まとめ ・データに注釈／ラベルを付ける作業は労力がかかるが第三者にアウトソーシングするのも困難 ・会ったことのない完全に見知らぬ人に作業内容を一から...
入門／解説 Agile Data Labeling：それが何であり、なぜそれが必要なのか？(1/3)
１．Agile Data Labeling：それが何であり、なぜそれが必要なのか？(1/3)まとめ ・変化への対応を是とするアジャイル型開発手法はソフトウェア開発に生産性革命をもたらした ・MLプロジェクトにとってデータ整備は重要だが生産性...
AI関連その他 独自データを使って物体検出モデルの精度を上げる方法(2020年版)
１．独自データを使って物体検出モデルの精度を上げる方法(2020年版)まとめ ・2020年に物体検出モデルを再トレーニングしようとした時に取りうる選択肢の概要紹介 ・物体検出用データのラベル付け、データ拡張、モデリングなどを具体的に紹介 ・...
AI関連その他 AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2020年の進展と2021年の予測インダストリー編(2/3)
１．AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2020年の進展と2021年の予測インダストリー編(2/3)まとめ ・米国でヨーロッパの一般データ保護規則や同等のプライバシー規制を採用する可能性がある ・AIプラットフォームは統合...
入門／解説 Snorkel Drybell：既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(2/3)
１．Snorkel Drybell：既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(2/3)まとめ ・Snorkel DryBellでトレーニングデータをラベリングしたラベルは手作業のラベルより精度が低い ・しかし生成的モデリング手...