自動データラベリングは、現在絶えず言及されている新機能であり、時間とリソースを要するカジュアルなマニュアルアノテーションの解決策とみなされています。1つのデータセットにアノテーションを施すのに何時間もかかるマニュアルデータラベリング（通称：マニュアルデータアノテーション）に対し、オートラベリング技術は、AIそのものを活用することで、よりシンプルに、より速く、より高度にデータを処理する方法を提案しています。
最も簡単で安価なアノテーションである分類タグは、わずか数秒で済むかもしれませんが、細かいポリゴンのセグメンテーションは、オブジェクトの各インスタンスごとに数分かかる可能性があります。
AIオートメーションがデータラベリング時間に与える影響を計算するため、ユーザーがオブジェクトの周囲にバウンディングボックスを描き、与えられたリストからオブジェクトクラスを選択するのに10秒かかると仮定してみましょう。これは私たちの経験的な証拠に裏付けられた観察可能な仮定です。
今回のケースでは、10万枚の画像と1枚あたり5個のオブジェクトからなる典型的なデータセットの場合、ラベリングには約1,500工数がかかり、これはデータラベリングだけで約1万ドルを費やすことに相当します。
また、ラベリングされたデータを手作業で確認するための品質管理のレイヤーを追加することが納品までの時間も長くなります。訓練されたユーザーでさえ、各バウンディングボックスの注釈をチェックするのに約1秒かかるため、ラベリングのコストが約10％増加します。
ワークフローの中には、コンセンサスベースの品質管理を採用する場合があります。これは、複数のユーザーが同じデータに注釈をつけ、その結果を統合/比較して品質管理を行うものです。コンセンサスベースのワークフローでは、コンセンサスを得るために重複した作業を行うユーザーの数に比例して、かかる時間と費用が大きくなります。簡単に言えば、3人のユーザーが同じ画像に3回ラベル付けをした場合、3回分のアノテーションの費用が必要になるということです。
ここで強調しておきたいのは、データラベリングにおいて最もコストのかかるのは下記の2つのステップです。
- データラベリングの詳細については[こちら](https://jp.lotus-qa.com/news/)。
- 2/ オートラベリングのメリット
- 2.1. オートラベリングとは？
- 2.2. オートラベリングの優れたメリット 機械学習のために画像をアノテーションするツールを使用している組織との仕事の中で、オートラベリングがデータアノテーションのワークフローに適用された場合、2つの方法で役に立つことがわかりました。
ありがたいことに、AIと機械学習の進歩により、Auto-Label技術は大きく進歩しました。しかし、すべてのAuto-Labelテクノロジーが同じように作られているわけではなく、多くの場合、AIを使用する素朴な試みは、AIによって引き起こされたエラーを修正するために、より多くの人間の入力を必要とすることになります。そのため、選択したAIがデータのワークストリーム全体にどのような影響を与えるかを極めて慎重に判断しなければなりません。
ここでは、Superb AIのAuto-Labelとは一体何なのか、この技術の背景にある目的、そしてSuperb AIがこの分野でどのような進歩を遂げているのかをご紹介します。
オートラベリングという言葉は、この分野では非常に新しい言葉ですが、それを実装し実現するための技術的進歩は高速で進んでおり、現在では多くのツールが市場に出回っています。では、データラベリングとはどのようなもので、どのようなメリットがあるのでしょうか。
オートラベリングとは、人工知能（AI）を応用してデータセットのエンリッチ、アノテーション、ラベリングを行うデータアノテーションツールに搭載されている機能です。この機能を備えたツールは、機械学習のためのデータラベリングにかかる時間とコストを削減するために、人間の作業を増強します。
ほとんどのツールでは、事前にアノテーションされたデータをツールに読み込むことができます。プラットフォームに進化しているより高度なツール（例えば、ツールとソフトウェア開発キット（SDK）を組み合わせたもの）では、AIを活用したり、独自のアルゴリズムをツールに持ち込んだりして、データをオートラベリングすることで、データエンリッチメントのプロセスを改善することができます。
また、作業者がアノテーションを検証できるように、アノテーションを提案する予測モデルを提供するツールもあります。また、内蔵されたニューラルネットワークを活用して、アノテーションを行うたびに学習する機能もあります。これらの機能はいずれも、機械学習チームの時間とリソースを節約し、データアノテーションのワークフローに大きな影響を与えるでしょう。
データセットの一部または全部に事前にアノテーションを施します。自動化された後、作業者はアノテーションを確認、修正、完成させます。自動化ですべてのアノテーションを行うことはできず、例外やエッジケースが発生します。完璧とは言えませんので、必要に応じて人がレビューや修正を行うことを計画しなければなりません。
人に送る仕事の量を減らす。自動ラベリングモデルは、ユースケースやタスクの難易度などに基づいて信頼度を割り当てることができます。また、データセットにアノテーションを付与し、信頼度の低いアノテーションをレビューや修正のために担当者に送ります。
自動化機能を備えたツールを使用するチームと、同じデータに手動でアノテーションを行うチームに分かれて、時間をかけた実験を行いました。自動ラベリングが低品質な結果をもたらし、アノテーション作業に要する時間が長くなるケースもありました。一方で、自動ラベリングが有用な出発点となり、作業時間が短縮されたこともあります。
ある画像のアノテーション実験では、自動ラベリングに人力によるレビューと改善を組み合わせることで、100％手作業によるラベリングプロセスよりも10％速くなりました。この時間短縮は、自動化が時間をかけて学習されるにつれて、40％から50％の速度に増加しました。
また、車両については5ピクセル以上の誤差があり、カメラから最も離れた物体を見逃していました。この画像では、自動ラベリング機能により、ゴミ箱に人のタグが付けられているのがわかります。アノテーション前の予測は既存のモデルに基づいており、オートラベリングのミスはそれらのモデルの精度を反映していることを覚えておく必要があります。
データアノテーションツールには、人工知能を使ってデータにラベルを付けるオートラベリングとも呼ばれる自動化機能を搭載することができ、作業員はそのラベルを確認したり修正したりすることで、作業時間を短縮することができます。
道路標識のスクリーンショットでは、自動ラベル付けにより、ゴミ箱を囲むバウンディングボックスで画像を豊かにすることができました。これは間違いでした。その物体を人としてラベル付けしてしまったのです。オートラベリングは完璧ではありませんが、データラベラーのチームにとっては、出発点として役立ち、作業時間を短縮することができます。
プレアノテーションに適したタスクもあります。例えば、私たちの実験の例で言えば、プレアノテーションを使って画像にラベル付け、データラベラーのチームがラベルやバウンディングボックスのサイズを変更するか削除するかを判断することができます。このラベリング時間の短縮は、ピクセルレベルのセグメンテーションで画像にアノテーションを施す必要があるチームにとって有益です。
オートラベリングを適用するには、創造性が必要だということです。オートラベリングをうまく活用しているお客様は、必要に応じて試行錯誤を繰り返すことを厭わないことがわかりました。オートラベリングは、AI技術、特に機械学習をより良く理解するための一つの突破であり、この新しい用語にはまだ多くの発見があります。
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