ラベリング（Labeling）
ラベリング（Labeling）とは、データに対して適切なラベル（タグやクラス）を付与するプロセスです。これにより、機械学習モデルがデータを認識し学習する際に役立ちます。
ラベリング（Labeling）は、特に教師あり学習のためのデータセットを作成する際に重要なステップであり、テキストや画像、音声などの多様なデータに適用されます。ラベルはデータの内容や特性を反映するものであり、画像データに「猫」や「犬」などのカテゴリラベルを付与することで、モデルがこれらの動物を識別できるようにします。
ラベリング（Labeling）の精度と一貫性は、モデルのパフォーマンスに直接影響を与えるため非常に重要です。
ラベリング（Labeling）関連用語
ラベリング（Labeling）に関連する単語は以下の通りです。
- 教師あり学習（Supervised Learning）
- データセット（Dataset）
- アノテーション（Annotation）
- 分類（Classification）
ラベリング（Labeling）やさしい解説
ラベリング（Labeling）とは、データに名前やタグをつける作業のことです。例えば、沢山の動物の写真があるときに、それぞれの写真に「猫」とか「犬」とか、どの動物かを教えるラベルをつけます。
このラベルをつけることで、コンピュータが「これは猫だ」「これは犬だ」と正しく認識できるようになるのです。ラベリング（Labeling）は、コンピュータが勉強するときにとても大切なステップです。もしラベルが間違っていた場合、コンピュータも間違ったことを覚えてしまうので、正しくラベリングすることが大事です。
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