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FastLabel株式会社以下のような方にオススメです!
AIエンジンの精度向上のためにはトライ&エラーが必要です。多くの場合は次の方法によりモデルの改良を目指します。
近年、2つ目の方法は Model-Centric AI (MCAI;モデル中心のAI)と呼ばれています。それに対して、次の方法は Data-Centric AI (DCAI:データ中心のAI)と呼ばれ、MCAI よりも優れた結果を出す場合があります。
たくさんのデータを準備するよりも、信頼性の高い高品質なデータを準備することが、画像認識AIの精度向上に繋がる可能性があります。
アノテーション作業は、多くの人手と時間が必要になる高コストな作業です。当社では、AIの知識をもった管理者のもと、専属のオフショアチームにてアノテーション作業を行います。また、案件によっては自社開発したアノテーション補助ツールを活用し、作業の効率化や徹底した品質管理を行います。これにより、正確で高品質なアノテーションサービスをリーズナブルな価格でご提供しています。
アノテーションチームでは作業の効率化や品質向上のため、アノテーション補助ツールや品質チェックツールの開発を行っています。以下の2つに自社で開発したアノテーション補助ツールをご紹介します。
■ ユーザー補完支援ツール「PePe」
■ 指定領域の整形ツール
適当な塗り方でも画像処理で機械学習に適した形や見やすい形に整えます。
その他、アノテーション済みのデータに対してチェックする品質管理チェックツールも自社開発して利用しています。
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