36. データの収集加工分析学習

アノテーションは、データにラベルやタグを付ける作業で、モデルの学習に欠かせません。

オープンデータセットは、誰でも自由に利用できるデータの集まりです。

コーパスは、自然言語処理で使われる大規模なテキストデータの集まりです。

データリーケージは、学習データに含まれていない情報がモデルに漏れ出す問題です。

データリーケージは、データの取り扱いにおいて、プライバシーや機密性に関する問題が生じることを指します。

アノテーションは、データの内容に基づいて適切なラベルを付ける作業です。

オープンデータセットは、研究や開発のために誰でもアクセスできるように公開されたデータの集まりです。

アノテーションは、ラベル付け作業で、機械学習モデルの学習に重要な役割を果たします。

データリーケージは、学習データが本来含んでいない情報をモデルが学習してしまう問題です。

コーパスは、大規模なテキストデータセットで、言語モデルの学習に利用されます。