オールインワンAIデータプラットフォーム『FastLabel』についてデータマネジメントツール、アノテーションツール、MLOpsツールを内包するAI開発を効率化・高度化するツールです。高い業務網羅性とカスタマイズ性が特徴であり、非エンジニアでも使えるUI/UXで、大手企業様にも安心してご利用いただけるセキュアな設計となっています。お客様のご要望やフィードバック、データセントリックなAI開発においてあるべき機能を追求し、随時機能追加を行っており、年間200回以上のアップデートを行っています。詳細はこちらをご覧ください：https://fastlabel.ai/platform『FastLabel』の2024年2~3月のアップデートのハイライト最近のプロダクト開発では、モデル評価のデバッグ機能の開発に注力してきました。モデルの評価結果を、混同行列などでの定量評価だけでなく、評価画像に正解および評価クラスを重ねて確認することで、定性的な評価ができるようになりました。また、学習時にハイパーパラメータを指定できる機能や、データセットで取り扱えるアノテーションの種類を拡大する開発を実施しています。評価のデバッグ機能を大幅アップデート物体検出において、データセットのビューワーおよび詳細画面で評価の正解および評価クラスを確認できる機能、混同行列から評価の定性情報にドリルダウンできる機能をリリースしました。これにより、各画像がどのように評価されているかや、精度の低いクラスの原因分析などを、より効率的におこなうことができます。データセットのビューワー画面で評価結果が確認可能にデータセットのビューワー画面において、各画像に評価の正解および評価クラスを重ねて確認できるようになりました。データセットの詳細画面で評価結果が確認可能にデータセットの詳細画面において、評価の正解および評価クラスを確認できるようになりました。混同行列から評価の定性情報にドリルダウンが可能にモデルの評価画面において、インサイト（混同行列）タブで対象の正解および評価クラスをクリックすることで、その評価に該当するクラス単位の画像にドリルダウンできるようになりました。学習時にハイパーパラメータの指定が可能に物体検出およびU-Netの学習において、ハイパーパラメータを指定できるようになりました。Adam、SGD、AdamWのいずれかを、float型で指定することができます。これにより、精度向上のための学習をより柔軟に行うことができます。データセットで取り扱えるアノテーションの種類が拡大データセットにおいて、姿勢推定、多角形、円、線、折れ線、キーポイントのアノテーションデータを管理できるようになりました。これにより、様々な種別のデータにおいてデータの管理から活用をより効率的に行うことができます。そのほかアノテーションやデータセット機能などがより便利になりました[共通] サイドバーを開閉できるようにする対応[アノテーション] ドラッグ&シフトで正方形の矩形ができる対応[アノテーション] フレーム選択のデフォルトで選択されるフレーム数を1にする対応[アノテーション] タスクアップロード時のExif削除をオプション化する対応[アノテーション] エクスポート履歴で条件を確認できる対応[データセット] ビューワー画面の表示速度の改善[データセット] ビューワー画面でデータを全件選択し、タグなどを設定できる対応[モデル] U-Net・FCN Resnet・姿勢推定のデータセットを指定して学習ができる対応[モデル] 姿勢推定の学習時にバッチサイズを指定できる対応[モデル] FCN Resnetの学習でLossのグラフを確認できる対応[モデル] 学習ログをダウンロードできる対応AIデータプラットフォーム『FastLabel』のお客様事例株式会社EVERSTEEL：https://fastlabel.ai/casestudy/eversteelニューラルグループ株式会社：https://fastlabel.ai/casestudy/neural-pocketその他の事例はこちら：https://fastlabel.ai/casestudyお問い合わせ詳細のお問い合わせは弊社営業担当、もしくは「info@fastlabel.ai 」宛にご連絡をいただくか、下記の「お問い合わせ」より必要情報を入力の上、ご連絡を頂けますと幸いです。