AI開発におけるアノテーションとは何か？

アノテーションとは、データセット内の各データに対して、ラベルやタグを付ける作業のことです。機械学習モデルは、アノテーションされた教師データを学習することで、新しいデータに対して予測や分類を行うことができます。

精度の高いアノテーション(教師データ作成)の必要性とは？

正確なラベルやタグが付与されたデータセットは、モデルの学習において高い品質を保つことができます。品質の高いデータセットを用いることで、モデルの予測結果もより正確になります。

正確なラベル付けやタグ付けが行われていないと、モデルは正確な予測を行うことができません。モデルの性能を最大限に引き出すために品の良い教師データを揃えることが大前提となります。

なぜ弊社が高品質なデータを用意できるのか？

時代の流れやトレンドが変われば時間をかけて用意した教師データも役に立たないものとなり、新たに作り直さなければなりません。

弊社が培ったRPA技術により、モデル作成に必要な教師データ作成にかかる時間を大幅に削減することが可能です。
定期的に最短の手法で機械学習に必要なリソースを集めることが可能で、またそれらを適切なデータの形に整形し(提案も含み) お渡しすることができます。

成功事例

弊社のアノテーション技術は、さまざまな業界やプロジェクトで活用されています。例えば、医療画像のセグメンテーションや自動運転のための物体検出など、高い精度が求められるプロジェクトにおいて、弊社の手法は高い評価を得ています。

高品質なデータを提供することで、AI開発に従事する方のプロジェクトの成功に貢献します。