
Subject	ジーティーワン、”人工知能模型基盤のアノテーションデータ検証方法とそのシステム”特許を出願	Date	20-12-08

データガバナンスソリューション専門企業であるジーティーワン(代表取締役社長：李秀容)は人工知能模型基盤のアノテーションデータ検証技術に関した特許を出願したことを明らかにした。

人工知能を学習するためにはイメージ(またはデータ)を収集して収集されたイメージのアノテーション(annotation) 作業を実行しアノテーションされたイメージを利用して学習を進行する。

アノテーションを生成するプロセスはコンピュータを利用して学習に使用されるイメージをローディングしローディングされたイメージにマウスなどでブロックを指定しながら指定されたブロックにアノテーションを生成する。
しかし、アノテーションを生成するための該当ユーザーが全てのそれぞれのイメージにアノテーション作業を実行するので時間と費用がたくさんかかるし、ユーザーによりアノテーションされたデータ品質は結局また人が再確認する必要があるので無駄な検証リソースも所要される。

今度ジーティーワンが特許出願した技術は、人工知能模型基盤でアノテーションデータを検証する方法を指示することで既存の方式と比べて投入費用が効率的なアノテーションデータ品質改善作業を実行することができる。

ジーティーワン(代表取締役社長：李秀容)は”最近ディープラーニングは顔認識、全身認識、姿勢認識、音声認識、オブジェクト認識、データマイニングなど多様な認識に適用されておりアノテーションデータの品質が大事にされている。今度に出願した特許技術はたくさんエラーがある対象即ち、イメージをまず品質改善することで全体的なデータ品質改善作業の効率性を高めることができる”と述べ、"今後この技術を基に人工知能学習用データ構築時、該当データの品質測定と管理に活用できるソリューションをリリースして関連企業と機関の生産性を向上することに寄与する計画である”と述べた。


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