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AIの基盤となるデータに「ラベル付けの間違い」が蔓延、その影響の深刻度|WIRED

ImageNetは、1400万枚以上もある
大規模な「カラー写真」の教師ラベル付き
画像データベースで、世界中の研究者や
教育、学びに役立ててもらうための
リソースとして公開されています。

ImageNet
https://www.image-net.org/

ImageNet:大規模なカラー写真の画像データベース|AI・機械学習のデータセット辞典|@IT
AI・機械学習のデータセット辞典
https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/2009/08/news016.html

マサチューセッツ工科大学(MIT)の
研究チームは、この「ImageNet」の
テスト・データセットのラベルについて
データで訓練されたAIアルゴリズムによる
画像の解釈と、画像に適用されている
ラベルとを比較調査を実施。

その結果、わかったこととは?
詳しくはリンク記事でご確認ください。

 

人工知能(AI)の訓練に使われるデータセットに数多くの間違いが含まれていることを示す論文が、このほど発表された。画像などのデータのラベル付けに問題がある状態でAIが学習すると、アルゴリズムが誤った判断を下す危険性がある。

情報源: AIの基盤となるデータに「ラベル付けの間違い」が蔓延、その影響の深刻度

 

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