Lionbridge AI

AI向け教師データの作成やアノテーションサービスを提供し、研究開発を支援いたします。ラ…

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AI向け教師データの作成やアノテーションサービスを提供し、研究開発を支援いたします。ライオンブリッジジャパン株式会社の公式note。https://lionbridge.ai/ja/
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Lionbridge AI について

こんにちは、Lionbridge AI マーケティング担当の森川です。 弊社は、人力翻訳サービスGengoのグループ会社であり、AI向け教師データの作成やアノテーションサービスを提供し、研究開発を支援いたします。チャットボット向けの会話コーパス、ECサイト向けの商品分類、音声文字起こし、広告評価などと、幅広いサービス内容を揃えております。 noteでは、機械学習の仕組み、ビジネスのAI導入事例、AI業界の最新ニュースなど、もう一つのブログとして、AIの情報を発信していきた

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    • 寄稿記事及び取材希望者を募集してます！

      皆さん、こんにちは。 Lionbridge AIのマーケティングを担当しております、森川です。 弊社では、寄稿記事及び取材希望者の募集を行っております。AIの研究開発などに関わっている方から、現場から直接お話をお伺い、ご一緒に発信できると幸いです。寄稿記事、取材OKな方はぜひご応募ください。 詳細こちら: [寄稿記事について] [取材について] 過去の寄稿記事過去の寄稿記事は物体検出、無人店舗、音声合成などのテーマを取り上げて頂いております。このようなAIの研究開発

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      • 失敗しないAIベンダーの選び方

        アノテーション付きデータセットを収集するのは、条件が重なるほど大変な作業であることは皆様もご存知でしょう。社内でアノテーションを行おうとすれば、 チームが強力なAIの構築に専念することができなくなってしまいます。一方、専門のベンダーにアノテーションサービスを外注すれば、チームの生産性の向上や開発時間の削減につながり、競合の一歩先を行くことができることは実証済みです。そのため、個人や研究者、企業や政府は一層、アノテーション代行企業に目を向けるようになっています。クラウドソーシン

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        • 機械学習のバイアス問題について

          AIのバイアス問題とは、データセット内の特定の要素が他の要素に比べて重要視されたり、典型的なものだと判断されてしまったりする誤りのことです。バイアスを含んだデータセットはモデルの活用事例を正確に反映していないので、結果に歪みが生じ、精度の低下や分析の誤りにつながります。 機械学習用の教師データは一般的に、実世界を代表するものでなければなりません。マシンはこのデータからタスクのやり方を学ぶので、これは重要なことです。データのバイアスは、人間の報告バイアスや選択バイアスからアル

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        Lionbridge AI について

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          機械学習向けデータセットの作り方

          機械学習プロジェクトは結局のところ、データは機械学習モデルの中核をなす要素なので、データやアノテーションに何が必要なのかを知ることは、正確なモデルを構築するための最初のステップです。 データセットの作成は、データ収集とアノテーションという二つの部分に分けられます。データ収集とは、テキストや音声、画像、動画として生データを集める作業であり、アノテーションとは、機械学習を実行できるようにデータを準備する作業です。とはいえ、データの作成はしばしば、時間のかかる複雑な作業です。にも

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          機械学習向けデータセットの作り方

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          【5選紹介】データアノテーションを効率的に行う手法

          機械学習プロジェクトの品質は、データ収集、データ前処理、アノテーションという三つの重要な要素をどのように行うかにかかっています。アノテーションとは文字通り、タスクのやり方をモデルに教えるデータに注釈をつけることを意味しており、機械学習プロジェクトに不可欠です。 とはいえ、アノテーションは多くの場合、時間がかかる複雑な作業です。例えば、画像認識システムはしばしば、特定のオブジェクトの周りを囲むバウンディングボックスを必要とします。一方、レコメンドエンジンや感情分析システム用に

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          【5選紹介】データアノテーションを効率的に行う手法

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          ディープフェイクの現状と未来

          ディープフェイク（Deepfake）とは、ディープフェイク技術を利用して作成された合成メディア（通常、動画）のことです。実在の人物の画像や動画、音声を操作することによって、その人が実際に行っていない行為を行ったり、実際口に出していないことを発言したりしているように描くことができます。機械学習モデルに対象人物の画像を数千件与えれば、ディープフェイクアルゴリズムはその人の顔の詳細を学習できます。そして、十分な量の教師データがあれば、アルゴリズムは、別の人の表情を真似すると対象人物

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          ディープフェイクの現状と未来

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          ECサイト内、検索エンジン及びレコメンドエンジンについて

          機械学習ベースの検索エンジンは、文字または音声でクエリを入力して商品やサービスを見つけることができるように設計されたシステムです。また、レコメンドエンジン（レコメンド機能）とは、検索履歴や顧客プロファイル、在庫メタデータに基づいて提案を行うシステムです。つまり、検索エンジンはユーザーが欲しいものを探すのに役立ち、レコメンドエンジンは、ユーザーが気に入りそうなものや関連商品・代替品を見つけるのに役立ちます。 オンラインショッピングの世界では、これらのシステムは非常に重要です。

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          ECサイト内、検索エンジン及びレコメンドエンジンについて

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