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どのような

当社の音声データラベリングソリューション
がより費用対効果の高い理由

  • より小さい予算内で優れたAI結果を実現するからです。
 

効率的なラベリング

カスタマイズされた信頼スコアモデルでデータラベリング効率を向上させます。

課題: 人間のデータラベリングを優先するために、AIモデルを使用してラベルのないデータにラベルを付け、その後、人間の努力を低信頼予測に集中させます。ただし、AIモデルは過度に自信を持つ可能性があり、この優先順位を損なう可能性があり、ラベリングコストの増加につながる可能性があります。
当社のソリューション: 電話/単語/発話レベルの信頼スコアを確実に推定するためのカスタマイズ可能なモデルを提供し、データラベリングプロセスの効率を大幅に向上させます。

 

リソース節約

費用対効果の高いラベル検証モデルで最小限のGPUリソースが必要です。

課題: スケーリングの法則は、大規模なAIモデルはラベリングに効果的ですが、大量のリソースが必要で、コストがかかる可能性があることを示唆しています。
当社のソリューション: メタデータのインテリジェントなクロスチェックに依存し、多くのオープンソース代替案と比較してGPUリソースをほとんど必要としないか、まったく必要としません。高い検証精度を維持しながら。これにより、貴重なGPUリソースを節約できます。

 

自動ラベリング

費用対効果の高いデータを提供することで人間のラベリング作業を削減。

課題: モデルサイズが増加するにつれて人間のラベリングコストが増加します。人間のラベラーの関与によるデータ漏洩リスク。
当社のソリューション: クライアントのプライベートデータの分布と密接に整列している当社のカスタマイズされたプリラベル付きデータセットを当社の半自動トレーニングフレームワークに組み込むことにより、広範な人間のラベリングの必要性は大幅に削減されます。これはコストを削減するだけでなく、データ漏洩のリスクも最小化します。