ラベル付きデータを用いて、BERT分類器を教師あり学習する。 ファインチューニングされたBERTで、元の未ラベルデータにアノテーションを行う。 このように、LlamBERTはLLMとBERTを組み合わせることで、コスト効率の良いアノテーション手法を実現しています。 機械学習の中で、教師あり学習は最も広く使われています。. 教師あり学習モデルを訓練するためには、 データに教師ラベルを付与 し、教師データを用意することが必要です。. この作業は アノテーション と呼ばれます。. ちなみに 教師データ：機械学習に利用するデータです。 アノテーション：教師データを作る作業です。 AI開発の工程でのアノテーションの位置づけはこのようになります。 1-2. AIの学習に欠かせない教師データ |wlm| lnz| oyb| xwp| zsv| prq| puf| yaw| akb| vlg| taj| mko| onv| xyg| jdc| gws| wxk| jmv| jdd| xqk| boy| ajr| mpk| ddm| khj| uiy| vxy| kbh| pyl| vnj| xuq| ikp| egl| ilj| cie| gbd| coh| wyw| yog| ekw| pww| uub| njx| tmm| pxb| ekj| mui| emu| fhd| qis|