audioコーパス データセット
音声認識AIの
学習用データセット
「audioコーパス」
富士ソフト独自の機能「学習寄与度」が
アノテーションの効率化とAI精度向上に貢献
-AIモデル開発の問題を AIで解決します-
富士ソフトが提供する「自動アノテーションサービス」は、高品質なアノテーションデータを自動で作成し、かつ学習効果に応じてデータをレベル分けする機能「学習寄与度」によりAIモデル開発の効率化に貢献します。
学習寄与度の付加で学習効率を向上
学習データに偏りがあると推論精度が上がらない場合があります。当サービスでは学習データに学習寄与度を付与する為、寄与度の低い学習データを除くことで推論精度向上、学習時間とメモリ量の削減にも貢献します。アノテーション時間を約7割削減
大量の学習データを用意するため、アノテーションを手作業で行うには膨大な時間が必要です。当サービスを利用すると、アノテーション時間を大幅に抑えることができ、約7割も削減した例もあります。手作業によるバラつきの抑制
手作業によるアノテーションは作業スタッフによるバラつきが生じ、バラつきは学習データ品質低下の原因になる可能性があります。当サービスは自動でアノテーションを行う為、バラつきを抑制することができます。学習データの量は十分あるはずなのに、いくら学習してもAIモデルの推論精度が上がらない場合があります。そのような場合は、学習データに偏りが出て、バランスが崩れている可能性があります。
当サービスは、アノテーションデータに学習寄与度を付与することが可能なため、学習寄与度を指標として不要な学習データを減らすことで学習データのバランス改善することができます。これによって、推論精度向上が期待できます。
AIモデルの学習には多量の学習データが必要となるため、手作業によるアノテーションでは、膨大な時間が必要です。
当サービスはAIが自動でアノテーションを行うため、アノテーション時間を大幅に抑えることができ、約7割も削減した例もあります。
手作業によるアノテーションでは、個人の経験や勘によるバラつきが生じることがあります。このバラつきは、AIモデルの学習に悪影響を及ぼすことがあります。当サービスはAIが自動でアノテーションを行うため、手作業によるバラつきを最小限に抑えることができます。
当社独自のAIがアノテーションデータに付与した情報であり、AIに学習させる前に、各データがどの程度学習結果に影響するかを分類したレベル。
これまでアノテーションデータは、技術者の経験や勘によって選別していました。
富士ソフトの自動アノテーションサービスの学習寄与度によってあらかじめ検出の難易度が高いデータや見落としやすいデータ、学習の結果に影響のないデータなどをレベル分けしておくことで、効率的に推論精度を向上させることが可能です。
当社独自の機能「学習寄与度」は、AIシステム開発をやり始めたけど苦戦している方、既にAI開発をされており学習データのバランス調整が重要と理解している方に是非お勧めするサービスです。バウンディングボックス以外のアノテーションやその他AI開発についても、お気軽にご相談ください。
-AIモデル開発の問題を AIで解決します-富士ソフトが提供する「自動アノテーションサービス」は、高品質なアノテーションデータを自動で作成し、かつ学習効果に応じてデータをレベル分けする機能「学習寄与度」によりAIモデル開発の効率化に貢献します。
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