Dataloop : データ準備サイクル全体をカバーするデータ・プラットフォーム

ビッグデータを活用したAI開発・データ分析では、本来のデータ分析の前段階である、データの準備に最も稼働が取られます。その準備段階で、アノテーションというステップがあります。アノテーションとは、テキストや音声、画像などあらゆる形式のデータにタグ（メタデータ）を付ける作業のことです。例えば、動画から人や車、動物を認識して、それぞれにタグを付けるイメージです。

　AI/機械学習では、そのタグからパターン認識を行いモデルを作るため、このステップで間違いがあると、最終的なモデルの精度は期待できなくなります。そのため、非常に大切な作業なのですが、ビッグデータにタグを付ける作業は、手作業で行われているケースも多く、膨大なコストのかかる部分になります。

　このアノテーションを含めたデータ準備のサイクルを効率化できれば、生産性や精度を高めることができるため、すごく嬉しいですよね。今回は、そのデータ準備を効率化するソリューションを持っているイスラエルのスタートアップを取り上げてみます。

■スタートアップ名：Dataloop
■サイト：https://dataloop.ai/
■分野：AI

■ソリューション：
　Dataloopは、データのアノテーションからデータオペレーションの自動化、プロダクションパイプラインのカスタマイズ、自動化途中で手作業での処理を組み込むことも含め、データ準備サイクル全体をカバーするデータ・プラットフォームを提供

■ポイント：
・高度なKubernetesを搭載したインフラストラクチャと、軍事レベルの暗号化と認証の実施を組み合わせることで、チームは無制限のスケーラビリティ、柔軟性、制御性を備えたモデルをトレーニングして展開することができコアビジネスにリソースを集中することが可能。
・動画、音声、テキストデータのラベリングをサポートしており、想定されるユースケースのほとんどのデータ形式をカバー。
・なんと、Animal Intelligence Officerのポジションもありました(HPのaboutページをチェック)