データの品質がモデルの品質を決める。 収集、生成、アノテーション、クリーニングまでを一貫設計します。
近年発展した生成AI技術を応用し、収集が困難なレアケースや、コストのかかるシナリオのデータを生成。学習データのバリエーションを効率的に拡充します。
既存の大規模データセットから、学習に使える高品質サブセットを抽出。音源分離・話者分離・再書き起こし・強制アライメント・重複排除・品質スコアリングを一気通貫で実施します。
ラベル設計から品質保証まで、ドメインに特化したアノテーションパイプラインを設計。MLエンジニアが直接関与し、モデル性能に直結するラベルを作ります。
具体的なご相談はもちろん、構想段階のディスカッションも歓迎しています。
