
Label Your Data
Label Your Data · 画像 · コーディング
Label Your Dataは、MLチームが画像、動画、テキストをアップロードするとラベル付け済みの学習データを受け取れるデータアノテーションプラットフォームで、無料のパイロットから始められる。

Label Your Data について
Label Your Dataとは
Label Your Dataは、コンピュータビジョンと機械学習のモデルを開発するチーム向けのデータアノテーションプラットフォームだ。生データをアップロードし、アノテーションの種類を選び、ラベル付けされた結果をダウンロードする。作業は管理されたアノテーターが担うため、ラベリングチームを雇う必要も、育てる必要もない。
対応範囲は画像だけにとどまらない。動画、3D点群、航空・衛星画像、そしてNLP向けのテキストと音声も扱う。本来なら2社か3社の専門ベンダーを組み合わせないと成り立たないプロジェクトを、1社で引き受けられる。形式が混在するプロジェクトなら、この守備範囲は効いてくる。ベンダーを渡り歩く代わりに、すべてを1か所にまとめられる。コンピュータビジョンのデータラベリングに取り組むチームにとって、これが最大の売りだ。
厄介なのはコミットメントだ。料金はオブジェクト数とアノテーションの種類で動く。データセットが大きくなるほどコストも変わり、公開された定額の料金表はない。まずコスト計算ツールで見積もり、規模を広げる前にパイロットで確認する。無料パイロットは10枚の画像かフレームまでで、品質をさっと確認するには十分だが、本番のデータセットには足りない。品質を試すには十分か? はい。実際の仕事を終えるには十分か? いいえ。
フルタイムのチームなしでオンデマンドのラベルを必要とするAIスタートアップや研究チームに応えるために生まれ、現在はモビリティ、小売、ロボティクス、ヘルスケアの200社以上と取引する。管理型のサービスだ。自前でラベリングチームを組む必要はない。
はじめかた
- プラットフォームでアカウントを作り、最初のアノテーションプロジェクトを設定する。
- データに合うアノテーションの種類を選ぶ。バウンディングボックス、ポリゴン、キーポイントなどがある。
- 最大10枚の画像かフレームで無料タスクを回し、設定と品質をテストする。
- パイロットが問題なければ、データセットの残りをアップロードする。
- 進捗を追い、完成したラベル付きデータをダウンロードする。
AIツール情報
Label Your Dataの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- MLエンジニア:明確なアノテーション指針を定義できるなら、ラベリングチームを運営せずにラベル付きデータセットを手に入れられる。
- AIスタートアップ:限られた予算でコンピュータビジョンのデータラベリングを行う。まず計算ツールでコストを見積もる。
- データ責任者:ラベリングチームを丸ごと雇わずにAI学習データを用意する。
- 研究チームと学生:実験用にコンピュータビジョンのデータをラベリングする。無料パイロットが初期テストをカバーする。
- AIプロジェクトマネージャー:メールのやり取りではなく1つのダッシュボードでアノテーターを束ね、進捗を追う。
タスク
- 物体検出のラベリング:車両や製品など定義が明確な物体にバウンディングボックスを描く。
- 画像セグメンテーション:医用画像や土地利用の作業でピクセル単位の分類を行う。
- キーポイントと姿勢のアノテーション:顔のランドマーク、人体の姿勢、手のジェスチャーを追跡する。
- テキストと音声のアノテーション:NLPモデル向けにエンティティと内容をラベリングする。
シーン
- リリース前のモデル学習:公開前にMLワークフローを検証するため、サンプルセットをラベリングする。小さなテスト。大きな見返り。
- パイロットを超えた拡大:品質が確認できたら、小さなテストから完全なデータセットへ移る。
- 複数形式のプロジェクト:画像、動画、テキストのラベリングを1社にまとめる。
- 厳しい予算での実験:無料トライアルを使い、ベンダー間でアノテーション品質を比較する。
主な機能
多彩なアノテーションの種類
プラットフォームはバウンディングボックス、ポリゴン、キーポイント、直方体に対応するので、データに合った方法を選べる。物体検出、セグメンテーション、姿勢推定はすべて同じワークフローを通る。タスクごとに別々のツールを組み合わせる手間が省ける。
無料パイロットタスク
10枚の画像かフレームで無料トライアルを回せる。契約前にアノテーション品質と納期を確かめられる、リスクの低い方法だ。ただし本番のデータセットをカバーするとは期待しないほうがいい。
コスト計算ツール
内蔵の計算ツールが、始める前にプロジェクトのコストを見積もる。応用分野、アノテーション方法、オブジェクト数を選ぶと、おおよその合計が出る。カスタム案件ではリクエストを送り、手動の見積もりを受け取る。
指示ジェネレーター
ゼロからルールを書く代わりに、既製のテンプレートからアノテーター向けの指針を作れる。明確な指示はやり取りと手戻りを減らす。1つの読み違えたラベルルールが、バッチ全体で数千件のアノテーションをやり直す事態につながりかねないだけに、ここは大きい。クライアントのレビューによれば、引き換えに、指示をときどき研ぎ澄ます必要がまだ残る。
APIアクセス
APIがプラットフォームを既存のMLパイプラインにつなぎ、データのアップロードとダウンロードを担う。チームがすでに学習実行を自動化しているなら、ラベリングが工程の中で手作業のステップになるのを防げる。
チームアクセス
チーム単位の権限で、役割を割り当て、誰が何に触れるかを管理できる。プロジェクトマネージャーはメールで最新情報を追いかける代わりに、共有されたビューを持つ。シンプルで、ちゃんと機能する。
メリットとデメリット
メリット
- 画像、動画、3D、テキストのアノテーションを1つのプラットフォームでカバーする。
- 無料パイロットで、支払う前にラベルの品質を判断できる。
- コスト計算ツールが事前に大まかな予算感を示す。
- 顧客は速い納期と、珍しいタスクでの柔軟な対応範囲を挙げる。
デメリット
- 公開された定額料金がなく、見積もりなしではコストを予測しにくい。
- 一部の顧客レビューが、明確化が必要な指示に触れている。
- 無料トライアルは10枚の画像かフレームまでで、実テストには小さすぎる。
よくある質問
AIトレーニングデータと学習データセット向けのデータアノテーションサービスだ。チームは生の画像、動画、テキストデータをアップロードし、機械学習モデル向けのラベル付き結果を受け取る。
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