学習可能なデータの収集

機械学習に関して、データは多ければいいという訳ではなく学習に耐えうるだけの質をもったデータを収集するのが重要です。

例えば、鳥の分類モデルを作りたいときに複数の種類の鳥が映り込んでいる画像データを学習に用いては精度の低下を招くかもしれません。対策として、そのような画像は除外するか、トリミングを行う等が考えられます。また、霧や雨、雪といった状態で撮影された画像データの学習は頑健性を向上させる可能性もありますが、何が写っているのか分からない程に劣化している画像は学習に用いないのが良いでしょう。

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クイズ

学習に適した画像データの説明として最も適切な選択肢を一つ選べ。

1. 一つのラベルが与えられた画像データに一つのラベルの物体が写り込んでいるもの
2. 一つのラベルが与えられた画像データに様々なラベルの物体が写り込んでいるもの
3. 一つのラベルが与えられた画像データに何の物体も写り込んでいないもの
4. 複数のラベルが与えられた画像データに一つのラベルの物体が写り込んでいるもの

正解を見る

解説を見る
学習データはその質がモデルの精度を左右します。「りんご」というラベルがついた画像にはりんごのみが写っていることが最も望ましいです。多少の雨や霧といった条件で撮影された画像は時にはモデルの頑健性を高めることに貢献しますが、あまりにも悪条件のため何も見えないような画像であれば学習には用いない方が良いでしょう。
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