AI 強化のためのデータ強化: 新しい音声データセットとデータのベンチマーク | Google Cloud 公式ブログ

※この投稿は米国時間 2021 年 12 月 15 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 AI の研究者とエンジニアは、より優れた AI ソリューションを実現するために、より優れたデータを必要としています。AI ソリューションの質は、学習アルゴリズム（ディープニューラル ネットワーク モデルなど）と、そのアルゴリズムのトレーニングと評価に使用されるデータセットの両方によって決まります。これまでの AI 研究では、データセットの重要性にもかかわらず、アルゴリズムに大きな比重が置かれてきました。その結果、多くのアルゴリズムが出発点として自由に利用可能になりましたが、多くの課題において、大規模で高品質の一般公開データセットが欠けています。さらに、新しいデータセットの作成は高額で、エラーも発生しがちです。 最近では、データ中心の AI の動きが登場しています。この

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“DataPerf は、一般的な課題についてトレーニング データとテストデータの効用を測定します。また、コアセットの選択、エラーの修正、最適化の不十分なデータスライスの特定、ラベル付け前のデータセットの評価など、