AI 学習用データセット作成:

ツールを用いた効率的なAI学習用データの集め方と作り方

【お申込みはこちら】

7月9日にLotus Quality Assuranceが開催した【AI開発の裏に隠れた兵器 : 事例から学ぶ成功ポイント】というテーマのウェビナーが無事に終了しました。

ご好評につき、10月1日 （木） (16:00- 17:00、日本時間)【AI学習用データセット作成 : ツールを用いた効率的なAI学習用データの集め方と作り方】のテーマで無料ウェビナーを開催いたします。

近年、様々な業界で人工知能（AI）の活用により業務効率化や省人化への取り組みが拡大しています。一方で、AIの導入を進めるに当たり、データにまつわる様々な問題が起きています。2018年度に国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構によって実施された「産業分野における人工知能及びその内の機械学習の活用状況及び人工知能技術の安全性に関する調査」の結果を見るとAIを活用する上での課題の中で、2位を占めている課題は「データ量や質の取得」です。

今回は、データにまつわる問題の中で、「データの作成にかかるコストが高い」・「データが不足している」という２つの課題に対して、AI学習用データの収集、アノテーションサービスを提供している我々の見解及び解決方法をお伝え致します。

ご参加登録いただきますようお願い申し上げます。

■ タイムスケジュール

※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

■ 登壇者

ゴク・チャン

株式会社Lotus Quality Assurance　

日本市場の営業担当者

• ベトナムで文系トップのハノイ貿易大学を卒業
• 関西大学と香港中文大学に留学
• 日立製作所でのインターンシップの後、日本の大手建設企業に勤めた。
• 現在、日本市場営業者としてLQAに勤めている。

小原拓朗

株式会社Lotus Quality Assurance　

マーケティング部

• 東北大学の経済学部を卒業
• 学生時代はベトナムに短期留学
• 日本の市場のマーケティングを担当

■ こんな方におすすめ！

• 現在AIプロジェクトに関わっている方
• AI開発においてコスト削減を図りたい方
• AIで実施したいがデータが少なく困っている方

■ 概要

■ 開催者：株式会社Lotus Quality Assurance

株式会社Lotus Quality Assurance (LQA)は、 ソフトウェア開発、品質管理（テスト）、AI学習用データ作成（収集、アノテーション）の豊富な実績のあるベトナム・ハノイに本社のあるITオフショア企業。
4年間 にわたって 3つの大陸 のクライエントから、ADAS、ヘルスケア、Eコマース、農業等様々な業界の 700万以上の画像学習データ 作成を⼿がけています。
コロナパンデミックの困難な状況にもかかわらず、2020年の4月に日本法人、ロータスジャパン株式会社（Lotus Japan – LJP）を設立することに成功しました。
AIポータルメディアAIsmileyにアノテーションのサービス、ツールをまとめた「 AIアノテーション カオスマップ2020」に掲載された64サービスのうち、LQAは AIアノテーション の 「オフショア」 分野で選出されました 。