AIプラットフォーム

背景

機械学習モデルの精度は、学習に使う教師データの質に直接左右されます。 より多くの教師データと、より正確なラベルがあるほど、モデルは高い精度で 予測できるようになります。

一方で、教師データの作成は手間のかかる工程です。入力データと正解ラベルの 組を大量に用意する必要があり、ここが開発全体のボトルネックになります。

実施内容

教師データの作成工程を効率化するプラットフォームを開発しました。 データの取り込みからラベル付け、品質の確認までを一連の流れとして扱えます。