シリーズ「知っておきたいMENOUの基本」は、初めてMENOUを使う方に向けたMENOUの構成や用語をわかりやすく解説していきます 
第6回は、
トレーニングとダッシュボードについてです。
ここでは領域検出タスクのトレーニングとダッシュボードを中心にご紹介します。
トレーニングとは
アノテーション（色塗り）が終わったらいよいよトレーニング（学習）です！色を塗った部分の特徴を覚えて、見つけるAIを作ります。
手順の詳細はこちらの記事をご参照ください。
ダッシュボードとは
ダッシュボードでは、学習して出来上がったAIモデルので出来栄え（AIモデルの評価）を確認することができます。
例えば、
・教えた部分にきちんと反応している？
・見つけてほしい部分を見つけている？
・過検出、未検出の割合は？
などです。
すべてが想定通りの結果であれば、実運用できるAIモデルに近づいたということです！
詳細はこちらの記事をご参照ください。
効率よく追加学習しよう
実際は、一度のトレーニングで完璧なAIモデルが完成することはまずありません。まずは少量の画像でAIの反応を見てから、「ちょっと違うなぁ…」というものを中心に再度アノテーションし教えていきます。このことを追加学習といいます。
ここで【どの画像を使って追加学習したら良いか】を決めるのにダッシュボードの結果が役立ちます。
具体的なやり方は、こちらの記事をご参照ください。
繰り返し追加学習することで高精度なAIモデルを作っていきましょう！
次回「知っておきたいMENOUの基本」第7回は検査設定とランタイム評価 です
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