AI-103 練習問題 13

注意: この質問は、同じシナリオを示す一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、目標を達成する可能性のある一意の解決策が含まれています。問題セットによっては正解が複数ある場合もあれば、正解がない場合もあります。 このセクションで質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面には表示されません。 Custom Vision モデルをトレーニングして花の種類を識別するアプリケーションを開発しています。 新しい花の種類の画像を受け取りました。 これらの新しい画像を分類器に追加する必要があります。 解決策: 新しい画像を追加し、Smart Labeler ツールを使用します。 これは目標を満たしますか。

正解: いいえ。
解説: Smart Labeler は、既存のタグ (クラス) でトレーニング済みのモデルを使って未ラベル画像に推定タグを提示し、ラベル付け効率を上げるためのツールです。新規の花の種類 (新しいタグ) に対しては既存モデルが認識できないため、Smart Labeler は意味のあるラベル候補を生成できません。新クラスを追加するには、対象タグを作成し、その画像群を手動でラベル付けして再トレーニングする必要があります。
各選択肢の検討

• はい — 新規クラスに対しては Smart Labeler が機能しないため、目標を満たしません。
• いいえ — 新タグの作成と手動ラベリングおよび再トレーニングが必要であり、Smart Labeler のみでは要件を満たさないという正しい判断です。

参考: Microsoft Learn
Custom Vision の推奨タグ (Smart Labeler)
分類器を構築する