データ拡張のためのウェブ検索API
実世界の多様なデータでトレーニングデータセットを充実させましょう。当社のウェブ検索APIを活用して、高品質な合成データを生成し、過学習を減らし、より堅牢で正確なAIモデルを構築します。
当社の実績
主要な組織と提携し、卓越したサービスを提供しています。
実世界の多様なデータでトレーニングデータセットを充実させましょう。当社のウェブ検索APIを活用して、高品質な合成データを生成し、過学習を減らし、より堅牢で正確なAIモデルを構築します。
データ拡張は、機械学習（ML）および深層学習において、トレーニングデータセットを人工的に拡張するために使用される重要な技術です。既存のデータの修正コピーを作成したり、新しい合成データを生成したりすることで、モデルのパフォーマンスと堅牢性を向上させます。
主な応用は、画像分類や物体検出などのタスクにおけるコンピュータビジョンです。回転、反転、クロッピング、色調変更などの画像拡張技術を適用することで、開発者は限られたデータセットを拡張できます。このプロセスは、モデルが汎化に失敗する過学習を防ぐために不可欠です。その結果、新しい、未知の画像に対するモデルの精度が大幅に向上した、より堅牢なAIモデルが生まれます。
医用画像（例：X線、MRI）では、患者のプライバシーや特定の疾患の希少性により、データの不足が大きな課題です。データ拡張により、研究者は疾患検出のための深層学習モデルをトレーニングするための現実的な合成データを作成できます。これにより、初期の小さなデータセットでも微妙な異常を特定できる、非常に正確で信頼性の高いモデルを構築でき、最終的に診断に役立ちます。
自動運転車は、AIモデルに環境を認識させることに依存しています。データ拡張と合成データ生成は、豪雨、雪、低照度などの稀な「エッジケース」や悪条件に対応するためにこれらのモデルをトレーニングする上で不可欠です。これらのシナリオを含むようにトレーニングデータを拡張することで、車両の物体検出システムはより信頼性が高まり、モデルの堅牢性が向上します。これは安全性にとって極めて重要です。
画像だけでなく、テキスト拡張は自然言語処理（NLP）にとって不可欠です。感情分析、テキスト分類、チャットボットのトレーニングなどのタスクでは、同義語置換、逆翻訳、ランダムな単語挿入などの技術がトレーニングデータを拡張します。これにより、機械学習モデルは言語のニュアンスと文脈をよりよく理解し、限られたテキストデータや専門分野を扱う際のパフォーマンスを向上させます。
主要な組織と提携し、卓越したサービスを提供しています。
最先端のモデルと堅牢なクラウドインフラに支えられた当社のウェブ検索APIの力を体験し、データ拡張のニーズに合わせて高品質で多様なデータを調達し、AIプロジェクトを推進しましょう。
AI駆動型検索APIでデータ拡張パイプラインを強化し、包括的なウェブデータを調達して、より正確なモデルのための豊富で多様なトレーニングセットを生成します。
標準化されたAPIを通じて、検索駆動型データ拡張を100以上のAIモデルと直接統合し、ワンクリックでアプリケーションを展開できます。
AIワークロードのフルライフサイクル管理を提供し、拡張データセットでのモデルトレーニング、推論、高性能コンピューティングのための効率的なソリューションを提供します。
高品質でスケーラブルなデータ調達と生成により、機械学習モデルを強化するために設計された包括的なソリューション。
AIに最適化された検索APIで、信頼性が高く関連性の高いデータを提供し、トレーニングデータセットを構築・拡張します。
Cloudswayモデルプラットフォームを通じて、拡張データを100以上の商用およびオープンソースモデルの多様なライブラリにシームレスに供給します。
大規模な拡張データセットでの要求の厳しいAIトレーニング用に構築されたGPUインスタンスへの高速アクセス。
様々な環境でデータとトレーニングパイプライン全体を最適化することで、AIモデルのパフォーマンスとROIを最大化します。
Cloudswayのウェブ検索APIをデータ拡張に利用することに関するよくある質問への回答。