教師あり学習用の画像データに対し、複数の作業者でアノテーション（正解ラベルの付与）を行うことになった。品質を確保するための進め方として、最も適切なものはどれか。
- 1多様な視点を取り込むため、判断基準はあえて定めず、各作業者の感覚に任せてラベルを付けてもらう。
- 2深層学習はラベルの誤りの影響をほとんど受けないため、作業量の確保を最優先とし、品質の確認は省略する。
- 3作業者間で判断が分かれた画像は、件数を確保するため、どちらか一方のラベルを無作為に採用して学習データに含める。
- 4ラベル付けの判断基準や境界的な事例の扱いを定めたガイドラインを作成し、作業者間で判断がどの程度一致しているかを確認しながら進める。
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正解：4
アノテーションの品質は、モデルの性能の上限を左右します。複数の作業者で行う場合は、判断基準や迷いやすい事例の扱いを明文化したガイドラインを用意し、作業者間の一致度を確認しながら基準のあいまいな点を改善していくことが重要です。基準を設けなかったり、判断が割れたデータを無作為に扱ったりするとラベルが一貫せず、学習の妨げになります。深層学習もラベルの誤りの影響を受けるため、品質確認は欠かせません。アノテーションは「明確な基準と一致度の確認」で品質を担保しましょう。