教師データ改善によるAI精度向上事例/自動アノテーションデモつき【高品質な教師データを提供する「FastLabel」】

2022/03/18(金)16:30 〜 17:30 開催

ブックマーク

MLOps, 機械学習, ノーコード/ローコード, アジャイル, 人工知能

#techplay #アノテーション #MLOps

参加枠	申込形式	参加費	参加者
2022年3月18日（金）16:30~17:30(受付開始：16:20)	先着順	無料	0人／定員50人

イベント内容

教師データ改善によるAI精度向上事例/自動アノテーションデモつき【高品質な教師データを提供する「FastLabel」】

概要

AIは2030年までに約13兆ドルにおよぶ追加の世界経済活動をもたらす可能性があると予測されていますが、AIプロジェクトの約80%は教師データの整備とラベリングに費やされているのが実状です。AIによる判断の精度を上げていくためには、データおよびモデルを継続的に改善し品質を高めていくことが必要です。

本セミナーは、AIの教師データの作成および改善プラットフォームを提供するFastLabel株式会社が、AI研究の一環として、教師データのルールの明確化やアノテーションの精緻化によりどれだけAI精度に影響をするかといった調査結果について、これまで建設、製造、医療などといった産業領域のアノテーションデータを提供するにあたって取り組んできた事例も交えながら、ご紹介をいたします。

※また、3月3日にプレスリリースをいたしました、自社開発のアノテーションプラットフォームのモデル学習機能および自動アノテーションのデモンストレーションも実施いたします。

■ご利用企業様
FastLabelのご利用企業様

タイムスケジュール

時間	内容
16:20〜	受付開始
16:30〜16:50	アノテーションデータ改善によるAI精度向上研究及び事例のご紹介 Fastlabel株式会社　Co-Founder/取締役　鈴木健史
16:50〜17:10	自動アノテーションデモンストレーション＆活用事例ご紹介 FastLabel株式会社　Co-Founder/取締役　鈴木健史
17:10〜17:30	質疑応答アンケート回答

※ 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

鈴木　健史

FastLabel株式会社　Co-Founder/取締役

早稲田大学大学院創造理工研究科修了。 大手ERP ベンダーで、 会計 SaaS 立ち上げや複数の AI プロジェクトを経験後、 法人向けフードデリバリー企業を共同創業後、 独立し株式会社FastLabelを創業。 現状のAIプロジェクトにおける失敗原因はデータ起因が主なものだと考え、 データセントリックなAI開発を推進している

参加対象

AI事業責任者の方
自社で効率的にAI開発を進めていきたい方
自社でAI開発に取り組んでいるが、精度に課題を持っている方
教師データ作成の品質やコストに課題感を持っている方

FastLabel株式会社について

AIに必要な教師データの作成から、分析、改善、自動化を実現するアノテーションプラットフォームを展開しております。AI開発・導入をされている企業様向けにご提供しており、アノテーション自動化ツールや教師データ作成代行、品質管理支援、運用後のチューニングまでも一気通貫でサポートしております。
弊社HP：　https://fastlabel.ai