## Memo - [[データラベリング]]を半自動化する論文。 ## Abstract データのラベリングは、多くの場合、面倒な作業であり、エラーが発生しやすい。しかし、ラベリング作業を人間と機械の共同作業として行うことで、ラベルの品質を向上させ、人間の労力を軽減できる可能性がある。本論文では、人間のラベラーをガイドし支援するために、予測モデルを採用した半自動データラベリングシステムについて説明する。このモデルは、ラベリングの判断を観察することで学習し、ラベルの推奨やラベリング・インターフェースの基本機能の自動化に利用される。ラベラーとモデルの間の合意は、チェックポイントのシステムによって追跡され、提示される。各チェックポイントにおいて、ラベラーは残りのラベリング作業をモデルに委ねることができる。 [[2020__NeurIPS__Semi-Automated Data Labeling__translations]]