Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
コミュニティサービスにおける機械学習のためのアノテーション
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
tatsushim
July 05, 2018
Research
2.2k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
コミュニティサービスにおける機械学習のためのアノテーション
Annotation Meetup ~ 機械学習における教師データ作成をテーマに、アノテーションのノウハウを共有する勉強会 ~ の登壇資料
tatsushim
July 05, 2018
More Decks by tatsushim
See All by tatsushim
DockerとAmazon SageMakerで実現した機械学習システムのプロダクション移行
tatsushim
0
27k
日本のママをコンテナで支える
tatsushim
1
3.2k
コネヒトが考える技術選択の仕方について
tatsushim
0
22k
コネヒトが考えるサービスづくりに必要な技術とその考え方について
tatsushim
2
3.3k
word2vecで女性向けQ&Aサイトを解析してみた
tatsushim
0
6.4k
独身男性のためのデータドリブン講座
tatsushim
0
7k
Other Decks in Research
See All in Research
AI創薬の壁
kanojikajino
0
360
Les émissions de méthane entérique en élevage laitier : Enjeux et travaux menés en Afrique de l’Ouest et en France
institutdelelevage
PRO
0
140
横浜市長(山中氏)の言動にかかる第三者による調査報告書
sishi2026
0
660
ros2-perf-multihost: Automated Coordination Framework for Objective Architecture Evaluation in Distributed Systems
takasehideki
0
150
La génomique au service de la fromageabilité du lait grâce aux spectres MIR
institutdelelevage
PRO
0
190
HackSick vol.7 LT資料【LLMアーキテクチャ入門・事前学習時の躓き所解説】 スパースなAttention・状態空間モデル
rikkabotan7
0
230
Prithvi-EO-2.0
satai
3
110
山中市政が招いた組織崩壊:よこはま安心ボックスを例に
sishi
0
360
ふとした出会いで生まれたSkillが、 社内利用1位になるまで
mikimhk
22
25k
Pretrain Where? Investigating How Pretraining Data Diversity Impacts Geospatial Foundation Model Performance
satai
3
180
全国町字単位空き家率推定データver1.0データ仕様
microbaseinc
0
300
幾何学的深層学習入門 ~3次元構造と対称性を学習するニューラルネットワーク~
taniai
0
210
Featured
See All Featured
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
66
8.6k
Designing for humans not robots
tammielis
254
26k
Digital Projects Gone Horribly Wrong (And the UX Pros Who Still Save the Day) - Dean Schuster
uxyall
1
3.5k
KATA
mclloyd
PRO
35
16k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
10k
技術選定の審美眼(2025年版) / Understanding the Spiral of Technologies 2025 edition
twada
PRO
120
120k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
7.3k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
56
3.5k
Conquering PDFs: document understanding beyond plain text
inesmontani
PRO
4
3.2k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
55
8.4k
Designing Experiences People Love
moore
143
24k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
4.2k
Transcript
$POOFIJUP*OD$50!UBUTVTIJN ϚϚͷҰาΛࢧ͑Δ ίϛϡχςΟαʔϏεʹ͓͚Δ ػցֶशͷͨΊͷΞϊςʔγϣϯ
ࣗݾհ
w ίωώτגࣜձࣾ ݱࡏظ w େֶӃ࣌ म࢜ ʹىۀ w
ڞಉۀऀऔక$50 w ઐػցֶश w ,%%*άϧʔϓʹ."͞ΕάϧʔϓೖΓ ౡాୡ࿕ !UBUTVTIJN
None
ਓͷੜ׆ʹͳͯ͘ͳΒͳ͍ͷΛͭ͘Δ
Ϣʔβʔͷߘʹྔߴ͑͘ΔϢʔβʔ͕ଟ͍ ఆྔ
Ϣʔβʔͷߘʹྔߴ͑͘ΔϢʔβʔ͕ଟ͍ ఆੑ ίϝϯτ͕ ͙͢ฦͬͯ͘Δ Ͱ ճ͕དྷΔ ಉ͡Έ ΛڞײͰ͖Δ
Ϣʔβʔͷߘʹྔߴ͑͘ΔϢʔβʔ͕ଟ͍ ఆੑ ίϝϯτ͕ ͙͢ฦͬͯ͘Δ Ͱ ճ͕དྷΔ ಉ͡Έ ΛڞײͰ͖Δ ࣮ϚϚϦͷ͜ͷΑ͏ͳ
ʮ͔͍͋ͨͨίϛϡχςΟʯ Λػցֶश͕ࢧ͍͑ͯ·͢
ػցֶशͷ׆༻ࣄྫʹ͍ͭͯจΛॻ͖·ͨ͠ IUUQTXXXXBOUFEMZDPNDPNQBOJFTDPOOFIJUPQPTU@BSUJDMFT
$POOFIJUP*OD$50!UBUTVTIJN ϚϚͷҰาΛࢧ͑Δ ίϛϡχςΟαʔϏεʹ͓͚Δ ػցֶशͷͨΊͷΞϊςʔγϣϯ
$POOFIJUP*OD$50!UBUTVTIJN ϚϚͷҰาΛࢧ͑Δ ίϛϡχςΟαʔϏεʹ͓͚Δ ػցֶशͷͨΊͷΞϊςʔγϣϯ
ϚϚϦͷΑ͏ͳίϛϡχςΟͷதͰ2"Λߦ͏αʔϏεͷ֓ཁਤ
ػցֶशͷಋೖχʔζͷ࣮ྫ
• ίϛϡχςΟʹ͓͍࣭ͯʹରͯ͠ճ͕༩͑ ΒΕ͍ͯΔ͜ͱ͕ͱͯେࣄ • ະճΛԿʹԼ͛Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δ͔, ͕ϙΠϯ τ • ߘޙ,
ະճʹͳͬͨ··ͷ࣭ΛRˍDͷதͰ ੳͯ͠Έͨ త
lർΕͯΠϥΠϥΛਓʹͿ͚ͭͯ͠·͍·͢खΛ͋͛ͨ Γ͠ͳ͍͚Ͳɼ͍ͭΠϥΠϥౖͯ͠໐ͬͯ͠·͏ ͜Μͳࣗʹݏؾ͕͞͠·͢ਖ਼ਏ͍z
lർΕͯΠϥΠϥΛਓʹͿ͚ͭͯ͠·͍·͢खΛ͋͛ͨ Γ͠ͳ͍͚Ͳɼ͍ͭΠϥΠϥౖͯ͠໐ͬͯ͠·͏ ͜Μͳࣗʹݏؾ͕͞͠·͢ਖ਼ਏ͍z ੳΛͯ͠ΈΔͱ ͜ͷΑ͏ͳߘ ճΛ༩͑ΒΕʹ͍͘͜ͱ͕Θ͔ͬͨ
lർΕͯΠϥΠϥΛਓʹͿ͚ͭͯ͠·͍·͢खΛ͋͛ͨ Γ͠ͳ͍͚Ͳɼ͍ͭΠϥΠϥౖͯ͠໐ͬͯ͠·͏ ͜Μͳࣗʹݏؾ͕͞͠·͢ਖ਼ਏ͍z ײͷڞײΛٻΊΔ͜ͷΑ͏ͳߘ ΛʮڞײΛٻΊΔ࣭ʯͱఆٛ͢Δ
՝ͷղܾํ๏
՝ͷղܾํ๏
՝ͷղܾํ๏ ࣭ͷߴ͍ڭࢣσʔλ͕ඞཁ
ίϛϡχςΟαʔϏε ʹ͓͚ΔΞϊςʔγϣϯͷ՝
Ξϊςʔγϣϯͷ֎͕͍͠
• ίϛϡχςΟͰʑΓͱΓ͞ΕΔಠಛͷݴ͍ճ͠ දݱ, ίϯςΩετͷཧղ͕ඞཁ • Ex. 8w5d = ৷ܦաظ͕ؒ8िؒͱ5
• ͭ·Γ, Amazon Mechanical TurkͳͲͷΫϥυιʔ γϯάαʔϏεͷར༻͕Ͱ͖ͳ͍ • ίϛϡχςΟΛৗۀͰݟ͍ͯΔ ίϛϡχςΟϚωʔδϟʔͰͳ͍ͱਖ਼͍͠அ ͍͠ Ξϊςʔγϣϯͷ֎͕͍͠
• ຖίϛϡχςΟΛݟͯ, ͦͷίϛϡχςΟͰ ʹڍ͕ͬͨ͜ͱงғؾΛ؍͠, αʔϏε ͷվળɾاըFB͢Δׂ • ϢʔβʔΠϯλϏϡʔͷ૭ޱΧελϚʔαϙʔ τରԠ݉
• ϚϚϦͷʮ͔͍͋ͨͨίϛϡχςΟʯΛҡ࣋͠ վળ͍ͯͨ͘͠Ίʹ͔ܽͤͳ͍ଘࡏ ίϛϡχςΟϚωʔδϟʔͷׂ
΄Μͱ୴ಹ͕Ոࣄ͠ͳͯ͘ϜΧͭ͘ྉཧຖͯ͠Δͷ ʹΰϛࣺͯҰͭ͠ͳ͍ͬͯͲʔΏ͏͜ͱͳΜ օ͞Μͦ ͏ࢥ͍·ͤΜ
΄Μͱ୴ಹ͕Ոࣄ͠ͳͯ͘ϜΧͭ͘ྉཧຖͯ͠Δͷ ʹΰϛࣺͯҰͭ͠ͳ͍ͬͯͲʔΏ͏͜ͱͳΜ օ͞Μͦ ͏ࢥ͍·ͤΜ ͜ΕڞײΛٻΊΔ࣭ʁ ͦΕͱڞײҎ֎ΛٻΊΔ࣭ʁ
΄Μͱ୴ಹ͕Ոࣄ͠ͳͯ͘ϜΧͭ͘ྉཧຖͯ͠Δͷ ʹΰϛࣺͯҰͭ͠ͳ͍ͬͯͲʔΏ͏͜ͱͳΜ օ͞Μͦ ͏ࢥ͍·ͤΜ ݟΛ࣋ͬͯదͳஅΛͯ͘͠ΕΔͷ͕ ίϛϡχςΟϚωʔδϟʔ
ֶशثͷਫ਼্ͷͨΊʹ ίϛϡχςΟϚωʔδϟʔ ͱͷ࿈ܞ͕ෆՄܽ
ҰํͰ ਓͷஅʹΑΔ՝
• ϥϕϧ͚ݶΒΕͨਓͷίϛϡχςΟϚωʔ δϟʔʹΑͬͯߦΘΕΔ • ਓͳͷͰͲ͏ͯͦ͠ͷਓͷओ؍͕ೖΔ • ΞϊςʔγϣϯσʔλͷҰ؏ੑͷ୲อ͕͍͠ அ͕ओ؍త
Ͳ͏ͬͯΞϊςʔγϣϯ͢Δʁ
• ෳਓͷఆ݁ՌΛ༻͍Δ • ଟஈ(ϚϚϦͰ4ஈ֊)ͷϥϕϧ • kappaΛ༻͍ͯྨͷҰகݟΔ Ұ؏ੑΛ୲อ͢ΔͨΊͷऔΓΈ
• ෳਓͷఆ݁ՌΛ༻͍Δ • ଟஈ(ϚϚϦͰ4ஈ֊)ͷϥϕϧ • kappaΛ༻͍ͯྨͷҰகݟΔ Ұ؏ੑΛ୲อ͢ΔͨΊͷऔΓΈ
• Definitely Yes(DY)ఆऀ͕ࣗ৴Λ࣋ͬͯஅ͠ ͨࡍʹ༻͍ΒΕΔ • Probably Yes(PY) DY ΑΓࣗ৴͕ͳ͍͕YesͰ
͋Ζ͏ͱஅͨ͠ࡍʹ༻͍ΒΕΔ ஈ֊ͷϥϕϧ
• දதͷ Y ڞײΛٻΊΔ࣭ͱͯ͠ྨ͠ɼN ڞײҎ֎ΛٻΊΔ࣭ͱྨ • ఆ݁Ռ͕Ұக͠ͳ͍, Dͱͳ͍ͬͯΔ෦ʹؔͯ͠
ϥϕϧෆՄೳͱஅ͠ɼσʔληοτ͔Βআ͘ ஈ֊ͷϥϕϧ
• ෳਓͷఆ݁ՌΛ༻͍Δ • ଟஈ(ϚϚϦͰ4ஈ֊)ͷϥϕϧ • kappaΛ༻͍ͯྨͷҰகݟΔ Ұ؏ੑΛ୲อ͢ΔͨΊͷऔΓΈ
LBQQB
ͬͨ͜ͱ͋ΔΑͱ͍͏ํ
kappaͷఆٛ SFG+3-BOEJTBOE((,PDI5IF.FBTVSFNFOUPG0CTFSWFS"HSFFNFOUGPS$BUFHPSJDBM%BUB #JPNFUSJDT 7PM /P QQ
kappaͷఆٛ SFG+3-BOEJTBOE((,PDI5IF.FBTVSFNFOUPG0CTFSWFS"HSFFNFOUGPS$BUFHPSJDBM%BUB #JPNFUSJDT 7PM /P QQ
kappaͷఆٛ SFG+3-BOEJTBOE((,PDI5IF.FBTVSFNFOUPG0CTFSWFS"HSFFNFOUGPS$BUFHPSJDBM%BUB #JPNFUSJDT 7PM /P QQ
• ೋਓͷఆऀʹΑΔྨͷҰகΛݟΔ • 1ʹ͍ۙ΄ͲҰக͕ߴ͍ • 0.8ΑΓେ͖͚ΕҰக΄ͱΜͲҰக͍ͯ͠Δ ͱݟͳͤΔ kappaͷҙຯ SFG-BOEJT+3
,PDI((5IFNFBTVSFNFOUPGPCTFSWFSBHSFFNFOUGPSDBUFHPSJDBMEBUB#JPNFUSJDT ɹ
࣭ͷߴ͍Ξϊςʔγϣϯσʔλ ͷ࡞ʹऔΓΜͰ͍·͢
͜Ε·Ͱ ͱ͜Ε͔Β
શࠃʹ57$.Λ์ө
• CMͷ݁Ռ, τϥϑΟοΫ2ഒʹ • ϚϚ͚No.1ͱͳΓߦͱͷऔΓΈࣾ ձͷൃ৴ߦ͍ͬͯΔ • ࣾձͷΠϯϑϥʹ͖ۙͮͭͭ͋ΔதͰ αʔϏεͷίΞςΫϊϩδʔͰ͋Δ
ػցֶशͷΠϯύΫτେ͖͘ͳΔ ػցֶशͷΠϯύΫτ͕େ͖͘ͳΔ
• ઌఔͷྫͷΑ͏ͳྨλεΫݚڀͱͯ͠ લྫ͕গͳ͘, ͞ΒʹػցֶशʹΑΔࣄۀ ΠϯύΫτΛΕΔ͜ͱͱͯΓ͕͍ ͕͋Δ • ඇ࿈ଓͳΛΔνϟϯε͕͋Δ •
ٕज़ͷྗͰ, ࠓΑΓ͏Ұஈ֊্ͷίϛϡ χςΟΛ͍͖ͬͯ·͢ ඇ࿈ଓͳΛػցֶशͰΔ
·ͱΊ
• ϚϚ͚No.1ΞϓϦͷϚϚϦ͕࣋ͭ ʮ͔͋ͨͨΈͷ͋ΔίϛϡχςΟʯ ػցֶशʹΑ࣮ͬͯݱ͞Ε͍ͯΔ • ఆ͕͍͠Ξϊςʔγϣϯʹ͍ͭͯίϛϡ χςΟϚωʔδϟʔͱ࿈ܞΛ͠ͳ͕Β, ਖ਼͍͠ Ξϊςʔγϣϯ͕Ͱ͖͍ͯΔ͔Λ౷ܭతʹ֬ೝ
͍ͯ͠Δ • ͜Ε͔Βඇ࿈ଓͳΛٕज़Ͱ͍ͬͯ͘ ·ͱΊ
͏ͪΐͬͱΛฉ͍ͯΈ͍ͨͱ ࢥͬͨํؾܰʹ͓͕͚͍ͩ͘͞ ͘͠!UBUTVTIJNʹ%.Ͱ
$POOFIJUP*OD$50!UBUTVTIJN ϚϚͷҰาΛࢧ͑Δ ͝ਗ਼ௌ༗͏͍͟͝·ͨ͠%