Lightly
Summer 2021活動中MLチームがlabelingすべきデータを見つける
- サマリー
- MLチーム向けに、ラベル付けすべきデータを選定するサービスを提供する
- 課題
- 予算上、データセットの1%以下しかラベル付けできず、対象データを適切に選べない
- 解決策
- 最も代表性の高いデータを選び、同じ費用でモデル精度を向上させる
AI による要約
- 所在地
- Zürich, ZH, Switzerland
- チーム規模
- 5 人
事業内容
MLチームがScale.aiのようなlabeling企業にデータを送る場合、データセットのうちlabelingできるのは通常1%以下に限られます。しかし現在、その中からどの1%を選ぶべきかを判断する有効な手段はありません。Lightlyは、labelingする価値が最も高いデータ1%を選定します。データセットを最も代表するデータをlabelingすることで、同じコストのままモデルの精度を大幅に向上させます。