オンボーディング機能の使い方を説明します。

オンボーディングの目的

AIを本格的に導入する場合、一定以上のデータをアノテーションする必要があります。その場合、複数のアノテーターがラベル付けを実施します。しかし、アノテーター間で作業品質や認識のズレが発生し、データ品質の一貫性が担保できず、結果としてAIの精度低下のような後続開発に大きな影響を与えます。

FastLabelでは、オンボーディング機能を提供しており、予め定義した正解データをもとに、アノテーターが実際の作業を始める前に、テストを実施し、アノテーション方法の理解度のチェックや作業品質確認をシステム的に自動で行うことが可能です。これにより、作業者間でのデータ品質のばらつきをなくし、高品質なデータ品質を担保できます。また、レビュワーの方が各アノテーターに教育する手間も削減できます。

対応プロジェクト

タイプ
画像 矩形
多角形
セグメンテーション
姿勢推定
分類
全て
連続画像 矩形
動画 分類
テキスト 分類

オンボーディングの準備

1. オンボーディングタスクの登録

オンボーディングに使用するタスクを登録します。

正解アノテーションを作成する

通常のアノテーションプロジェクト作成の時のように、プロジェクト作成後、データをアップロードしてタスクを作成します。その後、プロジェクトマネージャー、またはレビュワーの方がアノテーションを実施し保存します。

https://files.readme.io/55b0588-Onboarding_01.png

オンボーディングタスクを登録

オンボーディング画面から、先ほどのタスクをオンボーディングタスクとして登録します。

プロジェクト画面の左サイドメニューの[オンボーディング]をクリックしてオンボーディングの画面を開きます。

[タスク]タブをクリックするとタスク一覧が表示されます。オンボーディングタスクとして登録するタスクの右にあるアイコンをクリックします。(青色の状態=オンボーディングタスクとして使用)

https://files.readme.io/16ef185-Onboarding_03.png

2. オンボーディングの有効化

オンボーディングで使用するタスクを登録したので、次にオンボーディング設定を有効化します。オンボーディング画面の[設定]タブをクリックしてください。