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大量の「ラベル付け」や「アノテーション」が必要になってしまった方々専用の相談窓口

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近年の正則化問題の枠組みでは、敵対的生成ネットワーク(Generative Adversarial Networks: GAN)以降の半教師あり学習や自己教師あり学習の発展により、「ラベル付け」や「アノテーション」の人的コストを削減できるようになっております。

例えば「ラベル付け」をモデル自身に自動で行って貰うアルゴリズムや、ラベル付きサンプルを生成するアプローチなど、ここ数年の学術論文を調査してみると、多種多様な手法が提案されています。

一方で、このことをご存知ではないマネージャー層の皆さんは、闇雲に「ラベル付け」や「アノテーション」に人的コストを費やし、手動で大量のラベル付きサンプルを用意しようとします。

大人数の人海戦術でデータセットを用意する作戦ならまだ良いのですが、場合によっては、機械学習の「チューニング」を担当されている皆さんのようなエンジニアが単独もしくは少人数でやらされる羽目になります。

確かに最近では、「ラベル付け」や「アノテーション」を支援するツールはAmazonのプラットフォーム上などにも展開されていますが、「情報のリーケージ」や「概念漂流(Concept Drift)」などのような派生問題には全くの無力です。結局手動で行った場合には、これらの諸問題が派生しているか否かを人手で確認しなければなりません。

いわゆる「AutoML」に関しても、「ラベル付け」や「アノテーション」の人的コストを削減してくれる保証はありません。「AutoML」は解決できる問題が解決できるだけで、解決できない問題は解決できません。「研究のための研究」においては申し分ない性能を発揮するでしょうが、ビジネスのドメインに接近すればするほど、問題の難易度は高まります。「何の役にも立たない」とまでは流石に言い切りませんが、「AutoML」それ自体では解決できない問題が増えていくでしょう。

「ラベル付け」や「アノテーション」の人的コストを削減する策となるアルゴリズムやモデルは、皆さんにとっては理不尽な仕事を割り当てられないようにする防衛策として機能します。また、人的コストを削減できるということは、皆さんがアサインされているプロジェクト全体のコストパフォーマンスも向上します。

以上の検討から、このプランでは、「ラベル付け」や「アノテーション」の人的コストを削減する策となるアルゴリズムやモデルを主題として、輪読を行ないます。

学術論文の読み込みに慣れていない皆さんは、後述する「学術論文のリーディング支援」を先にご覧ください。

このプランのゴールは、論文を読んだ際に、そこで提唱されているモデルが、「ラベル付け」や「アノテーション」のコスト削減策として、「何故、そして如何に機能し得るのか」というHow and Whyをイメージできるようになることがゴールです。

輪読は基本的にWeb会議ツールを用いて行います。輪読の頻度は2週に1回、1時間~1時間半を目途に行います。

実際に読み込む論文は、具体的には、以下で言及している各論文の中から選択します。

『「AIの民主化」時代の企業内研究開発: 深層学習の「実学」としての機能分析』
https://www.amazon.co.jp/dp/B08PV4ZQG5/ref=sr_1_1?dchild=1&qid=1607343553&s=digital-text&sr=1-1&text=%E6%A0%AA%E5%BC%8F%E4%BC%9A%E7%A4%BEAccel+Brain

メンティのスキルセットや専門分野によっては、以下の既刊書で言及している論文の中から選択する場合があります。

『AI vs. ノイズトレーダーとしての投資家たち: 「アルゴリズム戦争」時代の証券投資戦略』
https://www.amazon.co.jp/dp/B093Z533LK/ref=sr_1_1?dchild=1&qid=1620025128&s=digital-text&sr=1-1&text=%E6%A0%AA%E5%BC%8F%E4%BC%9A%E7%A4%BEAccel+Brain

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