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特長

• 1データヘルスチェック＆モデル性能分析

  一般的なメトリクスによる機械学習モデルの評価だけではなく、様々な角度からモデルの予測結果の失敗のパターンを発見・理解し、より多くのデータを収集・修正して、多様なユースケースを検証することができます。

• 2データキュレーションの自動化

  アクティブラーニングやデータのタグ情報にもとづいて、自動で優先的にアノテーションするデータを抽出・選択します。視覚的な検索も可能で、ビジネス上のエッジケースを素早く発見できます。

• 3連携をスムーズにするコラボレーション

  MLエンジニア、PM、マネージャー、顧客間のチーム横断的なコラボレーションを可能にします。データセットやモデル性能、予測結果などを共有することで、開発サイクルのスピードを向上させます。