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アノテーションとは、データ（テキスト、画像、ビデオなど）に意味を追加するプロセスです。これは、機械学習モデルがデータをより効果的に学習できるようにするための重要なステップです。アノテーションは、データ内のオブジェクトの識別、テキストの分類、感情の分析など、さまざまなタスクに適用できます。 アノテーションには手動と自動の2つの主要な方法があります。手動アノテーションでは、人間のアノテーターがデータを手作業でラベリングまたは分類します。対照的に、自動アノテーションでは、コンピュータアルゴリズムがアノテーションタスクを実行します。自動アノテーションは効率的で手頃な価格ですが、手動アノテーションほど正確ではない可能性があります。 アノテーションは、人工知能（AI）の開発において重要な役割を果たします。正確にアノテーションされたデータでトレーニングされた機械学習モデルは、さまざまなタスクのパフォーマンスにおいて大幅に優れています。アノテーションは、自然言語処理、コンピュータビジョン、音声認識などの分野で広く使用されています。