<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>sbrflx</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/sbrflx/</author_url>
  <blog_title>LayerX エンジニアブログ</blog_title>
  <blog_url>https://tech.layerx.co.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>機械学習</anon>
  </categories>
  <description>こんにちは！ LayerXで機械学習エンジニアをしている伊藤 (@sbrf248) です。直近はOCRモデルの学習・評価に使うデータセット周りの改善に取り組んでいます。 今回は、データセット作成におけるアノテーションに注目し、関連する研究分野や、LayerXにおける改善にどう繋げられそうかを紹介したいと思います。 アノテーションに関する研究分野 アノテーションは、機械学習に利用する教師付きデータの正解ラベルを人間が付与する作業を指します。 高い精度のモデルを作るためには高品質かつ大量のデータセットが用意できると理想ですが、人間が作業する以上一定の時間的・金銭的コストは必要になるため、品質を高め…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftech.layerx.co.jp%2Fentry%2F2024%2F03%2F31%2F220955&quot; title=&quot;アノテーションの研究事例からLayerXにおける改善案を考える - LayerX エンジニアブログ&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn.user.blog.st-hatena.com/default_entry_og_image/29440/1690850324393740</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2024-03-31 22:09:55</published>
  <title>アノテーションの研究事例からLayerXにおける改善案を考える</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://tech.layerx.co.jp/entry/2024/03/31/220955</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
