一般人が加工するクラウドソーシングは量は多くても、データの質が悪い場合があります。
データの質が落ちると、商品化が難しくなり、結局ジャンクデータになってしまいます。
BACH AI DATAは量より質を大事にし、7年間のAIサービスの商品化経験とデータラベリングの設計ノーハウを基に、
高品質のデータを生産し、商品化及び商品のHigh Performanceを目指しています。
商品化のためのトピックが決まったら、当社のAIエンジンと専門エディターが設計方式に従ってトピックに適合なデータを生産します。
収集したデータを拡張し、AIは一つのトピックに色んなアウトプットを提示し、専門エディターがその中から適切なアウトプットを選択し学習させます。
AIの学習が終わった後、公式の指標と当社で開発した検収システムで専門エディターと交差検定しながら、徹底的に検収し修正します。
一つの入力に一つのアウトプットだけを提示する一般的なAIデータセットと違い、
BACHは一つの入力に複数のアウトプットを提供するため、学習データが放射状に拡張します。
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※上記の数値は毎月15日、30日にアップデートします。
商品化に集中して量より質を求めることによって、BACHだけの最高級のAIソリューションを提示します。
また、言語教育向けのコーパスの収集・加工も可能です。
実際に表で比較すると、データ量、クォリティー、拡張性で大きな差があります。
特に対話のデータ加工では圧倒的な拡張性があります。
次は海外企業を対象にした比較グラフです。
世界水準を超えるパフォーマンスを実現しています。
当社のAIエンジンを用いて、顧客企業のニーズに合わせたコーパスソリューションを提供します。
言語分野では次のようなソリューションを提案したことがあります。
各国の国際的に
認証された指数で評価
ex) Toefl Junior, Lexile, CEFR など
学生ごとに適当な
データを加工
既存カリキュラム・教材
などをデータ化し、分析
各顧客企業の要求に
合わせたコーパスを提供
オン・オフラインで
活用可能な環境を提供
いつ、どこでもすべての
会話学習可能
リアルタイムで推薦文章を
提示する機能を提供
誰でも容易く色んな
会話学習可能
上記のソリューションの例を基にして、実際のアプリに活用した例です。
以前の例のようなテキストのラベリングだけではなく、
イメージ・映像、そして音声ラベリングなど、色んなラベリングが可能です。
すでに色んな教育機関の依頼を受け、最適なソリューションを提供した実績があります。
現在はコーパスだけではなく、VQA(Visual Question Answering), GQA(Question Answering on Image Scene Graphs)など、
ビジネス範囲をどんどん広げています。
AIコンサルティングを通じて、体系的な加工・検収システムで素早く容易くデータを加工し提供致します。
専門の編集者と共にAIプラットフォームによるデータラベリングサービスを通じて、機械学習モデルで使うデータのラベルを的確に生成できます。
AI検収エンジンと二重検収システムで高い正確性とクォリティーを保証致します。
フォームに従って作成してください。
