2024 年の Snorkel AI レビュー: 話題になる価値はあるか?

AI プロジェクトのデータにラベルを付けるのは非常に面倒です。

それは永遠にかかるし、莫大な費用がかかるし、単純に退屈です。

自分でやろうとしたこともあるでしょうし、チームを雇おうとしたこともあるでしょう。どちらにしても、時間と予算を浪費してしまいます。もっと良い方法があるはずです。

Snorkel AI には答えがあるそうです。

彼らは主張する 作る データのラベル付けをより速く、より安く、より簡単に。

しかし、彼らはそれを実現できるのでしょうか?

このレビューでは、Snorkel AI の機能、使いやすさ、そしてそれが現実世界で実際に違いを生むかどうかを詳しく見ていきます。

シュノーケルAI

ラベリングが80%も速くなったらどうなるでしょうか？その余った時間で何ができるでしょうか？Snorkel AIがデータラベリングをどう変えるのか、ぜひご覧ください。詳細なレビューを今すぐお読みください！

シュノーケルAIを無料でお試しください

シュノーケルとは何ですか？

Snorkel AI は、データのラベル付けタスクのための非常にスマートなヘルパーとしてお考えください。

これは、データ サイエンティストと機械学習チーム向けに構築されたプラットフォームです。

手動によるラベル付けに膨大な時間を費やすことなく、高品質のトレーニング データを作成します。

Snorkel AI はスタンフォード AI ラボで生まれたものなので、頭脳を持っていることはご承知のとおりです。

その秘密は、ラベル付け関数を記述できる特別なツールである Snorkel Flow です。

これらの関数は、Snorkel AI にデータに自動的にラベルを付ける方法を教える小さな指示のようなものです。

そのため、すべてのデータ ビットにラベルを付ける代わりに、Snorkel AI がユーザーの指示を学習し、ほとんどの作業を実行します。

かなりクールですね。

シュノーケルを作ったのは誰ですか?

Snorkel AI は、コンピューターについて豊富な知識を持つスタンフォード大学の優秀な人々のグループによって設立されました。

グループのリーダーは アレックス・ラトナー.

彼らは、AI プロジェクトのデータにラベルを付けるのがどれほど困難で時間がかかるかを知りました。

そこで、彼らはより良い方法を見つけたいと考えました。

彼らのアイデアは、誰もがより速く簡単にラベル付けを行える特別なツールを作成することでした。

2019年、彼らはアイデアを現実のものにするためにSnorkel AIを設立しました。

それ以来、彼らは、必要なラベル付きデータを簡単に入手できるようにすることで、世界中のチームがより優れた AI プロジェクトを構築できるよう支援してきました。

シュノーケルの主なメリット

• より高速なデータラベリング: Snorkel AI のプログラムによるラベル付けアプローチにより、プラットフォームにデータにラベルを付ける方法を教えることができるため、手作業で行うよりもはるかに高速になります。
• より高品質なデータ: Snorkel AI は、強力な AI モデルの構築に不可欠な、よりクリーンで正確なトレーニング データセットの作成に役立ちます。
• より簡単な非構造化データ抽出: Snorkel AIは、テキスト文書や ソーシャルメディア 簡単に投稿を分析できるため、手間をかけずに貴重な洞察を抽出できます。
• より強力な AI モデル: Snorkel AI を使用すると、現実世界でより優れたパフォーマンスを発揮する、より効果的な人工知能モデルを作成できます。
• データ中心のAI: Snorkel AI のデータ プラットフォームは、あらゆる AI プロジェクトの成功の基盤となるデータの品質に重点を置いています。
• 専門家によるサポート: Snorkel チームは、プラットフォームを最大限に活用できるように専門的なガイダンスとサポートを提供します。
• シュノーケルフロープラットフォーム: この強力なツールは、最初から最後までデータラベル付けプロセス全体を合理化し、関係者全員の作業を容易にします。
• Snorkel AI が企業にもたらすメリット: このプラットフォームはあらゆる規模の企業向けに構築されており、AI の力を活用して業務と意思決定を改善できるように支援します。

シュノーケルの最高の機能

Snorkel AIは単なるデータラベリングツールではありません。より優れたAIモデルをより迅速に構築するのに役立つ強力な機能が満載です。Snorkel AIを際立たせる5つの機能について詳しく見ていきましょう。

プログラムでAIデータを開発する

すべてのデータに手動でラベルを付ける必要はもうありません。Snorkel AIを使えば、プラットフォームにラベル付けの方法を教える関数を記述するだけで済みます。これにより、処理速度が大幅に向上し、エラーの発生も低減します。さらに、必要に応じてラベル付け関数を簡単に調整・改良できます。

ガイド付きエラー分析で精度を向上

Snorkel AIはデータにラベルを付けるだけでなく、潜在的なエラーや不整合の特定も支援します。プラットフォームはラベル付け機能に関する詳細なフィードバックを提供するため、ラベル付け機能を改善し、トレーニングデータの精度を最大限に高めることができます。これにより、より信頼性が高く効果的なAIモデルの構築が可能になります。

最新のLLMを調整する

Snorkel AIは、最新かつ最高の大規模言語モデル（LLM）と連携するように設計されています。これらの強力なモデルは、例えば… 文章 分類、感情分析、その他の言語関連のタスク。

プロンプト、RAG、微調整を統合する

Snorkel AIは、プロンプト、検索拡張生成（RAG）、そして微調整を単一のプラットフォームにシームレスに統合します。これにより、複雑なプロンプトを理解して応答し、関連情報を取得し、ユーザーからのフィードバックから学習できる、より洗練されたAIモデルを容易に作成できます。

マルチペルソナコラボレーションによるイノベーションの促進

Snorkel AIはチームワークを重視して構築されています。複数のユーザーがラベリングプロジェクトで共同作業を行い、ラベリング機能を共有し、進捗状況を追跡できます。これによりイノベーションが促進され、関係者全員の知識と専門知識を活用することで、チームはより優れたAIモデルをより迅速に構築できるようになります。

価格

Snorkel AIは幅広い価格帯をご用意しています。価格や詳細については、Snorkel AIまでお問い合わせください。

長所と短所

何が良いのか、何がもっと良いのか、判断の助けになるかを見てみましょう。

シュノーケルの代替品

Snorkel AI 以外のオプションを探している場合は、次のものを検討してください。

• ラベルボックス: 画像、動画、テキストのラベル付けに人気のプラットフォームです。ユーザーフレンドリーなインターフェースと共同作業機能で知られています。
• AIのスケール: 画像、動画、テキストアノテーションなど、幅広いデータラベリングサービスを提供しています。スケーラビリティと大規模プロジェクトへの対応力で知られています。
• Amazon SageMaker グラウンドトゥルース: Amazon のクラウド サービスの一部であり、データのラベル付けとモデルのトレーニング用の組み込みツールを提供します。
• 天才： アクティブラーニングに重点を置いたオープンソースの注釈ツール。ラベル付けの作業からより多くの成果を得ることができます。
• ドッカーノ： 名前エンティティの認識や感情分析などのテキスト注釈タスクに最適な、もう 1 つのオープン ソース オプションです。

シュノーケルの個人的な体験

新しいAIプロジェクト用のラベル付き学習データの作成に苦労していました。手作業でのラベル付けに何時間も費やし、作業のスピードを落としていました。そこで、Snorkel AIを試してみることにしました。

私たちが気に入った点は次のとおりです:

• スピード： 以前よりもはるかに速くデータにラベルを付けられました。
• より良いデータ: ラベル付けされたデータの精度が向上し、AI モデルの動作が向上しました。
• 作業量が減る: Snorkel AI がラベル付けの大部分を処理してくれたので、私たちは他のことに集中することができました。
• 専門家からのサポート: Snorkel チームは私たちの質問に答え、プラットフォームを最大限に活用できるようにサポートしてくれました。

総じて、Snorkel AIは私たちにとってゲームチェンジャーでした。データラベリング市場の課題を克服し、AIプロジェクトのための高品質なラベル付きトレーニングデータを作成するのに役立ちました。

最後に

Snorkel AI は、データのラベル付け方法を変更できる強力なツールです。

より高速でスマート、そして大規模なジョブも処理できます。ただし、習得に時間がかかり、費用も高額になる可能性があります。

AI に真剣に取り組んでいて、データにラベルを付けるより良い方法が必要な場合は、Snorkel AI を検討する価値があります。

しかし、始めたばかりの場合や、プロジェクトが小さい場合は、多すぎるかもしれません。

Snorkel AI をぜひお試しください。

詳細については、Web サイトをご覧いただくか、チームに問い合わせてください。

データのラベル付けに邪魔されないでください。

よくある質問