Aquarium Learning
Summer 2020買収済データセットを改善し、MLモデルの性能を高める
- サマリー
- MLチーム向けに、データセット改善でモデル性能を高めるツールを提供する
- 課題
- データセットの品質や多様性が不足すると、MLモデルの性能を十分に改善できない
- 解決策
- データセットの異常や失敗パターンを発見し、適切なデータの編集・追加で問題を修正する
AI による要約
- 所在地
- San Francisco, CA, USA; Remote
- チーム規模
- 12 人
事業内容
MLモデルの性能は、学習に使うデータセットの品質に左右される。つまり、モデル性能を高めるには、データセットの品質と多様性を向上させることが重要になる。 私たちのツールは、MLチームがデータセット内の異常や失敗パターンを簡単に見つけ、適切なデータを編集・追加して問題を修正できるようにする。これにより、モデルを再学習するたびに性能が向上する。