データの扱い方

データの扱い方に関して、データの収集や注釈付け（アノテーション）、加工といった作業はモデルの学習の成功の可否を決める要素として最も重大な要素の一つです。

例えば、データの収集であれば質の高いデータを偏りなく大量に集める必要があります。また、言語データ等においては表記ゆれや誤植、言葉の間違い等を修正する必要があります（データクレンジング）。画像データのデータ拡張における画像反転は有効ですが、数値や文字といった画像に対しては不適切です。目的とするタスクに最適なデータの扱い方を考えることが重要です。

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クイズ

交通量調査を自動で行うため、路上を走る自動車を検出する物体検出モデルを学習したい。この際に行うデータ拡張の方法として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。

自動車がどんな向きでも検出できるように、訓練データに上下方向や左右方向の反転操作を加えた。
自動車がカメラの近くにあっても遠くにあっても検出できるように訓練データに拡大や縮小の操作を加えた。
対象物がカメラのどこに写っていても検出できるように、訓練データに平行・垂直移動処理を行った。
自動車が夜道を走ることを想定して訓練データの明度を変えた。

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今回のモデルの目的は交通量調査であるため、訓練画像に対して上下方向の反転操作は必要ありません。むしろ検出の精度を下げてしまうことに繋がります。
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