第9回 Data-Centric AI勉強会

2024/06/28(金)19:00 〜 20:00 開催

ブックマーク

MLOps, データ分析, 機械学習

イベント内容

イベント概要

AI開発における「データ」に着目した取り組みについて、世界的な動向や、様々な人・組織の知見・ノウハウなどを共有するための勉強会です。具体的なテーマとしては、例えばデータ収集の工夫、データ品質の評価・改善、アノテーションの効率化など様々なものが考えられます。データに主眼を置いたものを幅広く対象とします。

今回はCADDi 上辻様、LINEヤフー小川様から2件の発表です！

SNS等におけるハッシュタグは #dcai_jp でお願いいたします。

今後のData-Centric AI勉強会でのご発表を希望される方は以下のフォームよりお申し込みください。
Data-Centric AI勉強会発表申し込みフォーム

タイムテーブル

時間	講演者	内容
19:00-19:05	運営	オープニング
19:05-19:30	上辻慶典	アノテーションにおける UI の工夫
19:30-19:55	小川健太郎	CLIPスコアを用いたワーカー評価
19:55-20:00	運営	クロージング

発表内容

アノテーションにおける UI の工夫

CADDi Drawer では機械学習による図面解析サービスを提供しており、機械学習モデルの性能が顧客に提供されるサービス価値と直結しています。図面解析モデルの性能向上のため CADDi では図面画像データにアノテーションを行い学習データを作成していますが、正確な学習データを効率的に作成するためにはデータを入力するための使いやすいアノテーション UI が必要です。そこで我々は内製のアノテーション UI を開発し、図面に特化したアノテーション機能が有効かを試してみることにしました。本発表では開発したアノテーション UI における工夫や、試用によって得られた知見を紹介します。

発表者上辻慶典様

2017 年よりメディアサービスの推薦システムや MLOps の開発・運用に従事。2023 年 CADDi に入社し、MLOps や図面データ解析ワークフローのなかで、アノテーションやデータ入力など主にデータと UI が関わる部分の開発に取り組む。

CLIPスコアを用いたワーカー評価

Yahoo!クラウドソーシングは、インターネット上で簡易なタスクを依頼できるサービスであるが、タスクの品質を向上させるには適切なワーカーの選定が重要である。Yahoo!クラウドソーシングは独自のワーカー評価手法を構築し、タスクの品質向上に取り組んでいるが、従来の手法に「CLIPスコア」を導入することで、タスクの品質向上が認められた。本発表では、このCLIPスコアを用いたワーカー評価手法とその効果について説明する。

発表者小川健太郎様

2005年：ヤフー株式会社に非エンジニアとして入社。
2013年：Yahoo!クラウドソーシングリリース。サービス運営やデータ収集業務に従事。
2020年：データサイエンス部門への異動を機にデータサイエンスを学ぶ。データ収集業務と並行して機械学習モデルの開発に従事。
現在は、社内のAI人財育成や、AIを活用した介護事業者向け業務効率化支援(副業)も担う。