FastLabel

FastLabel là nền tảng chú thích dữ liệu có nguồn gốc từ Nhật Bản giúp hợp lý hóa việc tạo dữ liệu đào tạo cần thiết cho sự phát triển AI. Tương thích với nhiều định dạng dữ liệu khác nhau như hình ảnh, video, văn bản và đám mây điểm 3D, chúng tôi hỗ trợ quy trình gắn nhãn, vốn ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình học máy, bằng cách cung cấp các công cụ và dịch vụ chú thích. Nó được đặc trưng bởi thiết kế dịch vụ tập trung vào các quy trình có xu hướng gây tắc nghẽn trong ứng dụng thực tế của AI, chẳng hạn như kiểm tra trực quan trong ngành sản xuất, lái xe tự động và phân tích hình ảnh y tế.

Các tính năng chính

Giao diện người dùng chú thích đa định dạng - Xử lý trực quan các tác vụ chính như hộp giới hạn, phân đoạn và điểm chính. Công việc phân tán với nhiều vị trí và nhiều người chú thích cũng được hỗ trợ theo tiêu chuẩn.

Đánh giá hai giai đoạn + AI kiểm tra chất lượng độc đáo — Kết hợp thử nghiệm trước và đánh giá kép để công bố hồ sơ theo dõi phân phối về chất lượng dữ liệu 99,7%. Được thiết kế để giảm thời gian làm lại.

Chú thích tự động bằng mô hình đã được đào tạo — Tự động tạo nhãn nháp bằng mô hình hiện có, khiến con người chỉ tập trung vào việc chỉnh sửa. Người ta nói rằng số giờ công có thể giảm xuống một phần so với các phương pháp thông thường.

Các tùy chọn bảo mật và quản lý đặc quyền — Gói Enterprise đi kèm với các hạn chế về địa chỉ IP và nhân viên tận tâm, giúp gói này phù hợp với các bộ phận R&D xử lý dữ liệu nhạy cảm.

Biên bản xác minh của ban biên tập

Chúng tôi so sánh các gói giá được công bố (Người bắt đầu: 5 người dùng/100GB, Pro: 20 người dùng/500GB + hỗ trợ trực tuyến, Doanh nghiệp: báo giá riêng lẻ) và các yêu cầu về chức năng. Mặc dù khó có thể nói rằng nó rẻ dựa trên đơn giá đơn giản của các dịch vụ loại BPO ở nước ngoài (Quầy trực tuyến DeeX 50.000 yên Nhật trở lên, KuruKuru 15.000 yên Nhật trở lên), chúng tôi tin rằng nó có lợi thế về tổng chi phí có tính đến quy trình đảm bảo chất lượng và hệ thống hỗ trợ trong nước. Điểm khác biệt là chi phí yêu cầu lại nhãn, thường xảy ra khi thuê ngoài, có thể được tính toán thông qua quá trình xem xét hai bước. Người ta ước tính rằng nếu 100.000 chú thích được sản xuất nội bộ mỗi tháng thì chi phí lao động có thể giảm 30-50%.

Người dùng dự định

Nó phù hợp với các nhóm phát triển AI trong ngành sản xuất, lái xe tự hành và y tế có vấn đề về chất lượng dữ liệu đào tạo, cũng như các dự án quy mô vừa và lớn muốn giảm thời gian quản lý cho người chú thích nội bộ. Mặt khác, rất dễ đầu tư quá mức vào các PoC quy mô nhỏ với hàng trăm trường hợp hoặc ứng dụng chủ yếu sử dụng LLM cho mục đích chung và không thực hiện việc học dữ liệu gốc. Cái sau có thể dễ dàng được bao phủ bởi các công cụ chú thích nguồn mở.

Nền tảng ghi nhãn dữ liệu AI có nguồn gốc từ Nhật Bản. Hợp lý hóa các chú thích machine learning (hình ảnh, văn bản, video), giao diện người dùng tiếng Nhật + Hỗ trợ trong nước + Hệ thống chú thích đa vị trí có thể được xây dựng. Giá doanh nghiệp bắt đầu từ vài trăm nghìn yên Nhật mỗi tháng và nhiều triển khai với việc chuẩn bị dữ liệu quy mô đầy đủ bởi các tổ chức phát triển ML trong nước (lái xe tự động/AI công nghiệp). Được định vị là phiên bản Labelbox dành riêng cho Nhật Bản.