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Nov

10

大規模AI学習用データセットの収集・アノテーションサービスの活用

機械学習における品質の高い学習用データの重要性について

Organizing : datatang株式会社

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Description

大規模AI学習用データセットの収集・アノテーションサービスの活用 〜機械学習における品質の高い学習用データの重要性について〜 概要 Datatang Inc.は2020年2月に日本市場でAIデータサービスの展開を開始いたしました。 これまで、中国、米国、韓国でサービスを展開する中で、1,000社近くの先進的なお客様とお取引をして、世界トップクラスのAIサービスプロバイダーとしての実績と評価を頂いてきました。

日本は米国、中国と並んで、AIマーケットの急速な拡大が想定されます。 自動車や電機、エネルギー、金融、流通等の産業の各分野でそこにある様々な課題に対応するためAIの活用が進んできます。 その発展には、データが中心的な役割を果たし、データはAIを駆動させます。

弊社は、AIの学習用データ整備に特化しており、AIの性能を高めるために、必要なデータの採集と加工をしてご提供します。また、各国の規制やセキュリティの課題にも対処しております。

弊社には2つのコアコンピタンスがあります。 一つはデータの採集・自動加工(アノテーション)・品質コントロール・納品のプロセスを効率よく実現できるプラットフォームを持っていることです。

もう一つは、版権(データ提供者の許諾)とセキュリティをクリアした画像・動画や音声のデータを2.5PB保有していることです。これはAIデータサービス会社が保有する世界最大のデータ量です。

日本のデジタルトランスフォーメーション化の流れの中でこれまでAIと接点の薄かった業種・業態でもAIを活用したビジネス改革が進みます。

この推進でネックになるのが、データ収集、またデータの加工整備(アノテーション)に莫大な工数が掛かることです。 この部分を高い品質でサービスを提供することで、日本の産業界のAI活用、そしてその発展に貢献して行くことが使命であり、存在する価値であると思い、日本市場でのサービスを開始しました。

本セミナーでは、機械学習における品質の高い学習用データの重要性についてお話しさせていただきます。 ※Zoom URLは当日までに本ページにて告知いたします

タイムスケジュール 時間 内容 16:00〜 受付開始 16:30〜17:15 大規模AI学習用データセットの収集・アノテーションサービスの活用 海老沢 衛

17:15〜17:30 Q&A 17:30〜18:30 個別相談会(希望者先着順) ※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

登壇者

海老沢 衛 Datatang 株式会社 Sales Executive

楽天株式会社にて、法人営業、映像制作、webディレクター/プロデューサーとして幅広い業務を経験。 その後、大手外資系IT企業(GAFAM)のAI開発プロジェクトのプロジェクトマネージャーを経て、現職に至る。

参加対象 ・AI開発者/AIプロジェクトに従事されている方

・学習用データ収集/作成に課題を感じらている方

・AIの精度が上がらないとお困りの方

・アノテーション作業全般に課題を感じられている方

参加費 無料

注意事項 ※参加を辞退する場合は、詳細ページより申込のキャンセルをお願い致します。

※無断キャンセル・欠席が続く場合、次回以降の参加をお断りさせていただく場合がございますのでご了承ください。

※同業他社、個人の方のご参加はお断りさせて頂く場合がございます。

※最少催行人数に達しなかった場合は中止する場合があります。

※中止の際には、担当者より約1週間前にご連絡します。

※Webセミナー視聴方法、アクセスURLは開催数日前に、参加申し込み者にメールにて連絡いたします。

発表者

海老沢 衛 海老沢 衛

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datatang published 大規模AI学習用データセットの収集・アノテーションサービスの活用.

10/28/2020 23:51

大規模AI学習用データセットの収集・アノテーションサービスの活用 を公開しました!

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datatang株式会社

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2020/11/10(Tue)

16:30
17:30

You cannot RSVP if you are already participating in another event at the same date.

Registration Period
2020/10/28(Wed) 23:51 〜
2020/11/10(Tue) 17:30

Location

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tnomura0504

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negelon

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K-HRT

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chiku_

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