アクティブラーニングは、AIモデルが効率よく学習するために、モデル自身がラベル付けするデータを選択する技術です。通常、大量のデータをラベル付けするにはコストがかかりますが、アクティブラーニングを使うことで、重要なデータに焦点を当てて学習を進めることが可能になります。
目次
重要性
アクティブラーニングは、データラベリングの負担を軽減しながら、学習精度を高める重要な技術です。特に医療分野や自然言語処理など、ラベル付けコストが高い分野で大きな価値を発揮します。この技術を導入することで、AIの開発効率を向上させ、ビジネスの競争力を高めることができます。
用語の使われ方
アクティブラーニングを活用するには、まず初期モデルを構築し、未ラベルデータから学習に有用なデータを選択します。次に、人間のアノテーターがそのデータにラベルを付け、モデルを再トレーニングします。このプロセスを繰り返すことで、少ないラベル付きデータでも高精度なモデルを構築できます。Scikit-learnやmodALなどのライブラリが一般的に使用されます。
