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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

業種
B2Bインフラ
所在地
San Francisco, CA, USA; Remote
チーム規模
12

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。

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