4.1標準
画像に『欠陥あり・なし』のラベルを付ける。
担当者ごとの判断差を抑え、評価可能なデータにする。
データ作成として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
ラベル基準は境界例と欠損処理を明示し、複数人の一致度とレビューで品質を管理する。
詳細解説
正しい複数人の一致度を測り、意見が分かれる例をレビューする
ラベル品質の不確実性を把握できる。
誤りラベルが不一致の例を全て削除する
難しい境界例を失い、本番性能を誤る可能性がある。
誤りラベル担当者の判断を基準なしでそのまま採用する
一貫性と再現性がない。
正しい境界例、曖昧な例、欠損の扱いを含むラベル基準を文書化する
担当者間の判断を揃えられる。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
Task 4.1のラベル品質・人手監査と公式のアノテーション統合を確認する。欠陥が境界にある画像の仮想例で、基準、迷った場合の保留、評価者間の不一致、レビュー後の基準改訂を整理する。
参考にした公式資料
確認できる内容
曖昧な例と不一致の扱いを基準へ含め、難しい例の一律削除や単純な多数決に頼らず品質を確認できる。
理解のポイント
- ラベル基準
- 境界例
- 一致度
確認時の注意
- 確認環境: 公式資料と仮想例による参照確認。AWSリソースの作成やモデル学習の実行は不要。
- 不一致は作業ミスだけでなく、画像の不鮮明さや基準の不足でも起きる。再確認で基準を変えた場合は、その版と影響する既存ラベルを記録する。
- 複数人の統合ラベルも推定であり、正しさの保証ではない。参照するGround Truthは新規顧客向けの受付を終了しているため、この演習で新規ジョブの作成は求めない。
基礎のおさらい
ラベル基準
入力をどのクラスへ分類するか、曖昧例や欠損をどう扱うかの規則。
アノテータ一致度
複数のラベル担当者が同じデータへ同じラベルを付ける程度。
問題IDAWS-AIF-253
確認環境公式資料と仮想例による参照確認。AWSリソースの作成やモデル学習の実行は不要。
最終技術確認2026-10-24
誤り・権利侵害を報告