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全てのAI学習データ作成サービスを比較するためチェックする
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AI学習データ作成名：セミカスタム/フルカスタム画像認識AI開発サービス 株式会社アラヤ
セミカスタム/フルカスタム画像認識AI開発サービス
業界やお客様の業務課題に合わせ、
“本当に業務で使えるAI導入”を実現アラヤはお客様の課題に合わせた細やかな提案・開発を行います。
業界別にニーズの高い開発案件には「セミカスタムAI」としてテンプレート(学習済みモデル)を活用することで、
比較的短期間でのAI開発が可能です。
また、「フルカスタムAI」として一からAIモデルの構築も行います。
＜無料画像診断 受付中！＞- 利用料金
- 200万円～（個別お見積り）
- 初期費用
- －
- 無料プラン
- なし
- 無料トライアル
- あり
- 画像認識・画像解析
対象業界
- 不動産
- 物流
- 製造
- 小売
- 官公庁
目的
- 業務改善（効率化）
- 検査品質の保持・向上
- 安全管理
- 技術の伝承
規模
- 大企業向け
- 中小企業向け
選択する
AI学習データ作成名：FastLabel FastLabel株式会社
FastLabel
AIの研究開発支援ノウハウから徹底した品質管理プロセスを実現いたします。
少量データからでも依頼可能で、テキスト、画像、音声から、
データ収集まであらゆるアノテーションに対応できます。- 利用料金
- データ量に基づく明確な価格設定。オフショアも可能でコストを最適化できます。
- 初期費用
- なし
- 無料プラン
- あり
- 無料トライアル
- あり
- アノテーション
対象業界
- 人材
- 不動産
- 金融
- 物流
- IT
- 製造
- 教育
- 小売
- 卸売
- 保険
- Webサービス
- 通信
- メディア
- 官公庁
目的
- 業務改善（効率化）
- コスト削減
- 作業品質改善
- アノテーション作業請負業務
- AI研究開発支援
- 付加価値
規模
- 大企業向け
- 中小企業向け
選択する
AI学習データ作成名：Datatang AI学習用データセット提供サービス Datatang 株式会社
Datatang AI学習用データセット提供サービス
Datatang株式会社は、世界トップクラスのAIデータサービスプロバイダーです。AI(人工知能）の学習用データ整備に特化しております。画像、音声、テキスト、動画など2.5PB以上のアノテーション済みデータを保持、またカスタマイズデータの収集と自動化技術を利用したアノテーションサービスを提供しております。
- 利用料金
- 少量でもOK、ご要件に基づき、個別見積
- 初期費用
- なし
- 無料プラン
- AI学習用データサンプル無償提供
- 無料トライアル
- AI学習用データサンプル無償提供
- AI学習データ作成
対象業界
- AI開発される全業種の企業・団体様
目的
- アノテーション
- AI学習用データの収集・整備
規模
- 大企業向け
- 中小企業向け
選択する
AI学習データ作成名：FLOW AI データラベリングサービス 日本FLOW株式会社
FLOW AI データラベリングサービス
FLOW AIデータラベリングサービスを提供する日本FLOW株式会社は、AIシステムを構築する上で重要なポイントである、
教師データ作成（アノテーション）サービスの専門プロ集団です。
高品質、迅速対応にて大量な教師データ作成を安全にワンストップでご提供します。- 利用料金
- お打合せ後お見積提示させていただきます。
- 初期費用
- お打合せ後お見積提示させていただきます。
- 無料プラン
- なし
- 無料トライアル
- 実データによるサンプル作成ご対応可能
- アノテーション
対象業界
- 全て
目的
- データアノテーション作業請負業務
規模
- 大企業向け
- 中小企業向け
- 個人事業主向け
選択する
AI学習データ作成名：アノテーション・ソリューションサービス 株式会社ヒューマンサイエンス
高品質なアノテーションで高性能なAIを実現
〜年間4,800万以上のデータをアノテーション〜
- 利用料金
- ご相談下さい。
- 初期費用
- ご相談下さい。
- 無料プラン
- なし
- 無料トライアル
- なし
- アノテーション
対象業界
- 全て
目的
- 業務改善（効率化）
規模
- 大企業向け
- 中小企業向け
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■AI学習データ作成とは？
学習データとは基本的に割り当てられたタスクの実行をAIに教えるテキストで、何度も使用を繰り返して予測を微調整し、正解率を高めていきます。AIはいくつか異なる方法で学習データを使用しますが、これはすべて予測の精度を高めることを目的としています。これにはデータに含まれる変数が用いられます。この変数を特定してアルゴリズムへの影響を評価することで、データサイエンティストは何度も調整を重ねてAIを強化することができるのです。アルゴリズムに影響する幅広い変数を示す何百回もの学習サイクルを経て、データは極めて詳細な最良のものとなり、AIを改良することが可能となります。
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