Kiliは、機械学習プロジェクトのためのデータのラベリングと管理のプロセスを簡素化するために設計されたデータアノテーションプラットフォームです。画像、動画、テキストなどのアノテーションツールを提供し、データサイエンティストやAIチームがモデルのトレーニング用に高品質なデータセットを準備するのを支援します。Kiliは、精度と一貫性を維持しながら大量のデータを効率的に処理する必要のある企業、研究者、組織に最適です。
キリの特徴
- マルチフォーマット対応:画像、ビデオ、テキスト、オーディオなど、さまざまな種類のデータに単一のプラットフォームで注釈を付けます。
- 共同アノテーション:リアルタイムでチームメンバーと協力してデータに注釈を付け、データセット全体の一貫性と正確性を確保する。
- AIアシスト・ラベリング:ラベルを提案し、反復作業を自動化するAIツールで注釈プロセスをスピードアップ。
- 品質管理:注釈が必要な基準を満たしていることを確認するため、品質チェックとレビュープロセスを実施する。
- カスタマイズ可能なワークフロー:プロジェクト固有のニーズに合わせて注釈ワークフローを設計、カスタマイズし、効率と精度を向上させます。
- スケーラビリティ:品質やスピードを犠牲にすることなく、大規模なデータセットを扱うことができます。
- MLツールとの統合:機械学習ツールやフレームワークとKiliをシームレスに統合し、モデルトレーニングのためのデータ準備プロセスを合理化します。
- 詳細レポート:注釈プロセスに関する洞察を提供するアナリティクスとレポートにアクセスし、ワークフローとリソース配分の最適化を支援します。
Kiliを利用するメリット
- 効率の向上:反復作業を自動化し、チームメンバーと協力して、より迅速かつ正確にデータに注釈を付けます。
- データ品質の向上:データセットに一貫した正確なラベル付けを行い、機械学習モデルのパフォーマンスを向上させます。
- スケーラビリティ:大規模なアノテーションプロジェクトを簡単に処理し、品質を犠牲にすることなく、必要に応じて作業を拡張できます。
- 費用対効果:AIツールと最適化されたワークフローを使用してプロセスをスピードアップすることで、データ注釈に関連するコストを削減します。
- 柔軟性:画像や動画からテキストや音声まで、さまざまなタイプのデータに注釈を付けられます。
- モデル性能の向上:高品質でラベル付けされたデータを提供することで、機械学習モデルの精度と信頼性を向上させます。
- カスタム・ワークフロー:アノテーション・プロセスをお客様のプロジェクト要件に合わせて調整し、必要なステップを確実に実行します。
- シームレスな統合:Kiliを既存の機械学習ツールと接続することで、アノテーションデータをモデルに簡単に組み込むことができます。
Kiliの使用例
- 機械学習トレーニング:機械学習モデルのトレーニングのために大規模なデータセットに注釈を付け、データが正確かつ一貫してラベル付けされていることを確認する。
- コンピュータ・ビジョン・プロジェクト:オブジェクト検出、顔認識、画像セグメンテーションなどのコンピュータビジョンアプリケーションで使用する画像やビデオにラベルを付けます。
- 自然言語処理:感情分析、固有表現認識、言語翻訳など、自然言語処理プロジェクトのためにテキストデータに注釈を付けます。
- 自律走行車:物体検出と分類を中心に、自律走行モデルのトレーニング用に注釈付きデータセットを準備する。
- ヘルスケアAI:診断ツールや治療の推奨など、ヘルスケアAIアプリケーションで使用するための医療画像や記録にラベルを付ける。
- ロボット工学:ロボットに環境を反映した注釈付きデータセットを提供することで、ロボットが物体を認識し、対話できるように訓練する。
- オーディオ処理:音声認識、言語翻訳、その他の音声ベースのAIアプリケーションで使用する音声データに注釈を付けます。
- 研究開発:実験的な機械学習モデルやAIシステムのための高品質なデータセットを作成することで、研究開発をサポートする。
