アノテーションの研究事例からLayerXにおける改善案を考える - LayerX エンジニアブログ

こんにちは！ LayerXで機械学習エンジニアをしている伊藤 (@sbrf248) です。直近はOCRモデルの学習・評価に使うデータセット周りの改善に取り組んでいます。 今回は、データセット作成におけるアノテーションに注目し、関連する研究分野や、LayerXにおける改善にどう繋げられそうかを紹介したいと思います。 アノテーションに関する研究分野 アノテーションは、機械学習に利用する教師付きデータの正解ラベルを人間が付与する作業を指します。 高い精度のモデルを作るためには高品質かつ大量のデータセットが用意できると理想ですが、人間が作業する以上一定の時間的・金銭的コストは必要になるため、品質を高めつつ効率を上げるための工夫が必要になります。 アノテーション品質・効率を高めるための研究分野は、大きくサンプリングと品質管理と効率化の2つに分けられます。 以下では、それぞれについての代表的な手法や最