【AI】ディープラーニングの「教師ラベル不足」とNTTの解決策
ディープラーニング(深層学習)を活用する上でのネックとして「教師ラベル不足」がしばしば挙げられる。ディープラーニングの学習には教師ラベルが付いた大量のデータが必要で、このラベル付け作業には膨大な時間と手間がかかる。特に、専門性の高い分野ではこうしたデータを大量に集めるのはなかなか難しい。こうした課題を受け、NTT研究所は少ない学習データから効率的に学習できる「教師ラベル補正技術」を開発。
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