FastLabel
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特長
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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。
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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。
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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。
その他ポイント・強みなど
■掲載記事 【INTERVIEW】開発者ではなくてもAI開発に参加できるアノテーションプラットフォームを目指すFastLabel (公開日:2021-03-18) プロ厳選のAI開発におすすめのアノテーションツール (公開日:2021-03-14)
導入実績
・株式会社ワークスアプリケーションズ ・ディップ株式会社 ・ウミトロン株式会社 ・株式会社Ridge-i ・株式会社フォトラクション ・株式会社Lily MedTech ・WED株式会社 ・Nexus Frontier Tech Ltd
費用
初期費用 | 0円 |
月額費用 | 30,000円〜 |
その他 | 無料トライアルあり |

WEBで無料相談
基本情報

代表者 | 鈴木 健史 |
資本金 | 67,000,050円(資本準備金含む) |
設立年月 | 2020年1月 |
事業内容 | 教師データ作成(アノテーションサービス)、およびAIデータプラットフォームの提供 |

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