あらまし

データ不足に立ち向かう──パターン認識現場における学習データ作成事例──

緒方　貴紀 白川　達也 木村　俊也 片岡　裕雄 牛久　祥孝 

Vol.103 No.12pp.1248-1255

発行日:2020/12/01

Online ISSN:2188-2355

Print ISSN:0913-5693

種別:解説

専門分野:

キーワード:
機械学習, データセット, 教師データ, アノテーション, 教師あり学習, 弱教師あり学習, 事例, 

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あらまし:
多種多様なデータが公開・取得されるようになりつつある現在，いかにして大量かつ良質なデータを効率的に得ることができるかは，機械学習をする上での喫緊の課題の一つになっている．本稿では，画像データにおけるパターン認識を題材に，実環境におけるデータ収集やアノテーションにおいて起こり得る課題やそれに対するアプローチ方法，精度・速度面での効率化を行う方法を事例とともに紹介する．

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