FastLabelの導入・運用におけるNSSOLの強み
アノテーション製品は機械学習プラットフォームと連携させて使うことで非常に大きなメリットを出すことができます。機械学習プラットフォームDataRobotの世界No.1パートナーとして蓄積してきた豊富な知見を背景に、AIプロジェクト全体における様々なプロセスでDataRobotとFastLabelの連携を支援することが可能です。
テーマ定義～業務運用までのワンストップのご支援
DataRobotをはじめとする様々なAI導入プロジェクトの支援経験を背景に、画像や文章などの非構造化データに対するAIプロジェクト全体において、テーマ定義から業務適用までのワンストップ支援を行います。
テーマ定義
- 画像データを使った分析テーマ創出のご支援
- 検討しているテーマがFastLabel活用により実現可能か整理
- 業務運用に向けた要件定義、業務フロー整理
データ準備
- 画像データの品質や蓄積方法、追加に必要なデータに関する整理
- 課題解決に適した、アノテーション項目や基準に関する整理
- 精度改善に向けた画像前処理、データ拡張
モデル作成・評価
- FastLabel上でモデル作成する際のモデル選定、チューニングノウハウ
- DataRobotと連携した構造化データを組み合わせたモデリング
- 適切なモデル評価指標、現場検証の方法について整理
業務運用
- 実運用に向けた運用設計の要件定義
- FastLabelと自社システムとの連携に向けた自動化実装
DataRobot×FastLabelでモデリング領域を拡大
機械学習プラットフォームのDataRobotとFastLabelを組み合わせることで、非構造化データのアノテーション、モデリングの領域を拡大することができます。
※DataRobotは画像分類、テキストのみ対応
DataRobot×FastLabel連携例
連携例① 画像分類のアノテーション結果を連携
画像分類のアノテーションには大きな負荷がかかります。FastLabelでアノテーションを行い、ラベルを付けた画像データをDataRobotに連携することで効率的なモデリングが可能になります。
連携例② FastLabelによる画像前処理連携
既存の画像データでは画質が悪くモデルの精度が出ない場合でも、FastLabelで着目すべき領域を検出・抽出して、そのデータをDataRobotに連携することでモデル制度の改善が可能になります。
