AI開発で最も重要な「教師データ」の作成を最適化
● 背景
AIの精度向上のためには機械学習が必要です。そのために利用されるのが教師データです。
教師データ（きょうしデータ）とは、機械学習やディープラーニングなどのアルゴリズムをトレーニングするために使用されるデータセットの一種です。教師データは、入力データとそれに対応する正解ラベルまたは出力を含んでいます。
機械学習モデルは、教師データを使用して入力データと正解ラベルの関係を学習し、未知のデータに対して予測や分類を行います。例えば、画像認識の場合、教師データは画像とそれに対応するクラス（猫、犬、車など）のペアです。テキスト分類の場合、教師データはテキストデータとそれに対応するカテゴリやラベルです。
教師データは、機械学習モデルが正確な予測を行うために不可欠であり、その品質がモデルの性能に直接影響します。より多くの教師データと、より正確なラベルがあれば、モデルはより高い精度で予測を行うことができます。
「注記」
・AI：人工知能そのものを指します。
・機械学習：AIが精度を上げるためのトレーニングです。
・教師データ：機械学習に利用するデータです。
・アノテーション：教師データを作る作業です。
アノテーションデータは、機械学習モデルをトレーニングするための正確なラベル付きデータが必要な場合に不可欠です。 良質なアノテーションデータは、モデルのパフォーマンスを向上させ、より信頼性の高い結果を提供するのに役立ちます。 大量、高品質の教師データを入手するには、自社AI開発におけるフローに多くの企業の担当者の方が頭を悩まされてます。 本プロジェクトで、クラウドソーシングを利用してアノテーションサービスの提供になります。
● 主な機能
クラウドワーカーによる、ローコストでハイスピード、ハイクオリティなアノテーションを実現
スマホとPC両方からアノテーション作業可能
画像・動画・音声・テキストなどあらゆるデータ形式に対応
● 技術
クラウドサービスについてはサービスの種類やノウハウが豊富で、AWSを採用。
Python、PostgreSQL, React, Docker,
SendGrid,Slack
AWS(IAM, Secrets Manager, Certicate Manager,Step
Functions, CloudFormation, CloudWatch,Lambda,
Fargate, ECS, ECR, Route53,ElastiCache, S3,
CodeCommit, CodeBuild, SNS)
● 規模
約60人月
● 最後
今度のプロジェクトの成功で、クラウドソーシングで効率性、柔軟性、アクセスの容易さを提供し、お客様のビジネス成功に貢献しました。