アノテーションの重要性と課題 問題 アノテーション（データへのラベル付け）に関する記述のうち、誤りを1つ選べ。 1. アノテーションは教師あり学習で必要となる作業である。 2. アノテーションの品質が低いと、学習したAIモデルの性能も低下する。 3. アノテーションは自動化が完全に可能であり、人手による確認は不要である。 4. アノテーション作業には専門知識が必要な場合がある。 この問題の関連テキスト アノテーション Web教科書で詳しく学ぶ » ← 前の問題 次の問題 → PICK UP G検定の計算問題は「捨てる」が正解？これだけ抑えてコスパよく合格しよう 「G検定の公式テキストを開いたけど、数式が出てきた瞬間に閉じたくなる」 「文系だし数学は苦手。計算問題は全部捨てても合格できる？」 G検定の勉強を始めると、多くの人が「計算問題」の壁にぶつかります。ディープラーニングの理 […] 記事を読む 同じカテゴリの問題 PoCの目的 CRISP-DMの理解 MLOpsの概念 AIとBPR アジャイル開発とAIプロジェクト AIのビジネス活用：課題設定の重要性 クラウド活用：AI開発環境の特徴 Docker（コンテナ技術）の役割 ステークホルダーのニーズ：AIプロジェクトの成功要因 産学連携：AI研究と実装の推進 Web APIとAIモデルの連携 データサイエンティストの役割 アノテーションの重要性と課題 オープンデータセットの活用と注意点 コーパス（大量テキストデータ）の特徴 データリーケージ（Data Leakage）の理解 カテゴリを選択する 他のカテゴリを選択する
