Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data Collection and Labeling Techniques for Machine Learning

論文の概要: Data Collection and Labeling Techniques for Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12793v1
Date: Wed, 19 Jun 2024 06:01:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-22 08:57:39.463058
Title: Data Collection and Labeling Techniques for Machine Learning
Title（参考訳）: 機械学習のためのデータ収集とラベル付け技術
Authors: Qianyu Huang, Tongfang Zhao,
Abstract要約: データ収集とラベル付けは、機械学習アプリケーションのデプロイにおいて重要なボトルネックである。本稿では,データ収集,データラベリング,既存データおよびモデルの改良における最先端手法について概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Data collection and labeling are critical bottlenecks in the deployment of machine learning applications. With the increasing complexity and diversity of applications, the need for efficient and scalable data collection and labeling techniques has become paramount. This paper provides a review of the state-of-the-art methods in data collection, data labeling, and the improvement of existing data and models. By integrating perspectives from both the machine learning and data management communities, we aim to provide a holistic view of the current landscape and identify future research directions.
Abstract（参考訳）: データ収集とラベル付けは、機械学習アプリケーションのデプロイにおいて重要なボトルネックである。アプリケーションの複雑さと多様性の増大により、効率的でスケーラブルなデータ収集とラベル付け技術の必要性が最重要になっている。本稿では,データ収集,データラベリング,既存データおよびモデルの改良における最先端手法について概説する。機械学習とデータ管理の両コミュニティの視点を統合することで、現在の景観の全体像を提供し、今後の研究方向性を明らかにすることを目指している。

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