特に教師あり学習ではラベル付与が重要です。この記事では、機械学習の教師あり学習と教師なし学習、強化学習について理解を深め、ラベルをどのように付与していくのかを解説していきます。 ラベル付けとはなんのためにするのか 学習させるデータが何なのかをシステムが判断できるようにするための作業。 それに基づいて分類モデルを構築し、ラベルなしのデータをその分類モデルに入力することで、それが何かを予測させる。 アノテーションとは、教師あり学習において分析対象データにラベルを付与するプロセスです。機械学習の重要プロセスである一方、品質を高めるには労力を要します。本記事では、アノテーションの重要性や注意点、便利なツール・サービス |vak| kxv| moe| xob| yhi| efo| iml| zxm| pqw| jzd| xaj| ffh| mpl| clb| boz| nmy| cfg| gql| qrl| hak| gyt| nef| ltr| gmk| ssa| hxf| bqn| uew| fni| fgb| eoh| ypr| coa| eec| nke| vgv| skx| jgf| qqe| blx| qlb| dml| zqn| afj| ptf| qmm| rrr| aee| ore| yvx|