人工知能（AI）と機械学習（ML）が世界を席巻しています。AIやMLモデルには、大量の情報が投入されます。その潜在能力を最大限に引き出すには、強力なデータ収集ワークフローを導入して、高品質のデータを取得し、アノテーションを付ける必要があります。健全なデータパイプラインは、AIアルゴリズムの性能を高め、企業がAI＆MLモデルの潜在能力を拡張し、最適化するのに役立ちます。
効率的なAI＆MLモデルを開発するためには、データ収集プロセスが非常に重要です。正確にラベル付けされた大量のデータでモデルを訓練することで、正確な予測を行う可能性を最大限に高めることができます。
課題
お客様は、AIを学習させるために、高品質で明確なデータサンプルを収集したいと考えていました。彼らは、コンピュータビジョンのAIモデルトレーニングのデータ収集プロセスにおいて、準備不足であることに気づきました。本クライアントは、AIモデルが正しく機能するよう、既存のデータセットにとらわれず、アノテーションされたトレーニングデータを大量に収集できる革新的なパートナーを必要としていました。偏りのない多様で複雑なデータ収集とアノテーションには労力がかかるため、弊社に依頼してくださいました。
その答えは、「TaskUs」です
弊社は、様々な機械学習モデルのための偏りのない多様なデータを収集するために、クラウドソーシングによるデータ収集を行っています。私たちはTaskVerseで物体認識プロジェクトを立ち上げ、以下の目標を掲げて様々な層からクラウドソーシングデータを取得しました：
- 高品質なデータを収集すること
- 様々な人口層の人々をカバーすること
- すべての参加者が期限を守ること
弊社の堅牢なクラウドマネジメントプラットフォームと専門のクラウドオペレーションチームを活用し、多くの業界から大量のデータを収集し、アノテーションを行なっていることを誇りに思っています。ピープル・ファーストの文化と総合的なアプローチにより、効率的な作業と有意義な結果を得ることができました。
結果
10年以上に渡るデータ収集とアノテーションの経験、そして専門のクラウドオペレーションチームにより、我々は6ヵ国から年齢・性別の異なる9つのエスニックグループの25,000のデータポイントの収集に成功しました。
「オンデマンド クラウド画像・動画データ収集」のケーススタディでは、弊社のAIサービスが、物体認識AIの助けを借りてユニークなデータを収集し、偏りのない多様なデータ結果の提供を実現していることについて詳しく知ることができます。
