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田中専務

拓海先生、お忙しいところすみません。先日、部下から”モデルを作るのにどれくらいラベル付けすれば良いか”を早めに見積もれる論文があると聞きました。要するに、無駄な注釈コストを下げられるという理解で良いですか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！その理解で近いです。今回の研究は、少ないラベルデータでも学習曲線の傾向を早期に見積もって、必要な注釈量を予測する手法を提案しています。大丈夫、一緒に要点を整理していきますよ。

田中専務

その予測が当たらなかったら、結局また注釈をやり直すことになりますよね。現場の人手や予算の制約があるので、外れ幅が分からないと投資判断に使えないのではないですか？

AIメンター拓海

良い疑問です。ここで重要なのは予測の信頼性を早期に評価することです。論文は複数の曲線フィッティング関数を使い、その出力を合わせる

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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