
LLMで学習データはなぜ重要?必要なデータ種類、収集方法、前処理・アノテーションの手法まで徹底解説!
LLMプロジェクトの成否はモデルの性能以上に、ビジネス目的に合致した高品質な「学習データ」をいかに準備できるか 社内ナレッジや外部ソースからデータを収集し、前処...
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LLMプロジェクトの成否はモデルの性能以上に、ビジネス目的に合致した高品質な「学習データ」をいかに準備できるか 社内ナレッジや外部ソースからデータを収集し、前処...

AI(人工知能)が読み込んだ画像を認識して処理を行うためには、その読み込んだ画像が何であるのかをAIが理解する必要があります。この画像認識を行うために、AIにと...

教師データはAIモデル、特に教師あり学習の精度を左右する根幹であり、「問題と正解」のセットで構成 高品質な教師データ作成には、課題設定からデータ収集、前処理、正...

LLM導入の投資対効果(ROI)を測るにはAPI利用料や開発費といった直接コストだけでなく運用保守やデータ準備などの「隠れコスト」も投資(I)に含める リターン...

近年、生成AI(ジェネレーティブAI)はさまざまな業界で急速に活用され、業務効率化やクリエイティブ領域に貢献しています。 製造業では熟練技能の数値化、建設業では...

画像認識や需要予測等のAIシステム開発や、ChatGPT等の生成AI(LLM・RAG)活用システムやAIエージェントの開発・PoC・導入を検討しようと思っても、...

アノテーション費用は、データの種類(画像、テキスト、音声、動画)、量、求められる精度や詳細度、納期、専門性など多様な要因によって大きく変動 画像分類やバウンディ...

物体検出アノテーションは、AIが画像内の物体を認識するための「教師データ」を作成する作業 物体を四角で囲む「バウンディングボックス」から、ピクセル単位で領域を塗...

言語アノテーションはAIの性能を決定づける「教師データ」作成プロセスで、AIに言葉の意味や文脈を教えるための根幹作業 LLM時代でも汎用的なLLMを自社業務に特...

画像アノテーションは、AIに画像を正しく「理解」させるための教師データを作成する作業 物体の位置を大まかに知りたい場合は「バウンディングボックス」、ピクセル単位...