画像アノテーションの芸術と科学: AI と機械学習の背後にある技術

ロジャー・ブラウン

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人間になる: 人工知能マガジン

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人工知能 (AI) の使用は現代世界でますます普及しており、あらゆる方法で人間の生活を劇的に改善する可能性が見込まれています。 AI は、日常的なタスクとプロセスを自動化し、効率、精度、費用対効果を高めて業務を合理化することにより、医療、教育、小売、金融、農業など、ほぼすべての業界に革命を起こすことが証明されています。。

AI テクノロジーは常に進化しており、マシンはますます高度になり、より複雑な機能を実行できるようになります。私たちは皆、AI が私たちの生活にもたらした変革を経験したことがありますが、この新時代のテクノロジーの背後にある本当の芸術と科学に対する私たちの認識は正確でしょうか? AI と機械学習 (ML) の背後にある基盤テクノロジーである画像アノテーション、および機械学習モデル用の正確かつ適切な AI トレーニングデータの開発におけるその重要性を、私たちはどのように理解しているのでしょうか?

画像アノテーションは人工知能と機械学習の中核であり、このノートでは、AI の実現と AI 対応モデルの開発に必要なさまざまなアプローチと方法の概要を説明します。

データを解釈し、パターンを分析し、傾向を認識するコンピュータープログラムまたはアルゴリズムは、人工知能として知られています。これを達成するには、アルゴリズムを理解し、それを AI を通じて現実世界の課題に適用できる必要があります。人工知能を開発するには、創造性、直観力、問題解決スキルが必要です。この説明を全体として考えると、AI システムの開発を成功させるにはデータが不可欠であると推測できます。

データはアルゴリズムのトレーニングと改良のための入力を提供することで人工知能と機械学習を促進し、予測を行い、傾向を特定し、プロセスを自動化できるようにします。機械学習アルゴリズムや AI アプリケーションは、データを利用して特定のシナリオやユースケースに合わせてカスタマイズできます。 AI と機械学習では、データは変数間のパターンと関係を識別する機能を提供し、これらのパターンと関係により、モデルは情報に基づいた意思決定を行うことができます。全体として、データが多ければ多いほど、AI および機械学習モデルがより優れていることがわかります。

人工知能の概念は、経験から学習し、それに応じて動作を適応させ、タスクを実行できる機械またはコンピューターを指します。 AI が複雑なタスクを効率的に実行できるかどうかは、画像の注釈によって決まります。画像の注釈は AI の成功の重要な決定要因であり、説明的なメタデータで画像にラベルを付けるプロセスとして定義されます。 AI アプリケーションの基礎を築くため、「AI と機械学習のコア」とも呼ばれます。

人工知能の黎明期には、画像のアノテーションが機械学習に使用されていました。 1950年代手作業でラベル付けされた画像を使用してトレーニングされたニューラルネットワークの開発が見られました。コンピュータビジョンアルゴリズムは 1970 年代までに普及しました、研究者は注釈付きの画像を使用して AI アルゴリズムをトレーニングしました。

1990 年代の高度な機械学習アルゴリズムの台頭により、画像の注釈の自動化が可能になりました。画像に手動でラベルを付けることなく、コンピュータービジョンアルゴリズムを使用してオブジェクトを検出および分類できるようになりました。深層学習アルゴリズムの開発の結果、画像認識はより正確になりました。

コンピュータービジョンアルゴリズムは、ラベル付き画像の大規模なデータセットを使用してトレーニングされ、自動運転車や医療診断などの多くの業界で使用されています。画像に注釈を付けることは、顔認識アルゴリズムの改善にも役立ち、ロボットがタスクを実行するように訓練できるようになります。

画像の注釈を使用して、画像内のオブジェクトにラベルを付けたり、境界を特定したり、メタデータを生成したりできます。これは、AI および機械学習タスクのデータ準備プロセスの一部です。画像に正確にラベルを付けると、機械は画像に含まれるオブジェクトや文字を認識できるようになります。 AI と機械学習に基づくモデルが成功し、正確であるためには、この情報が必要です。