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業界をリードするAI企業が、非構造化環境でモデルが信頼性高く動作することを確保するために、Human-in-the-Loop (HITL) 検証を採用している理由をご覧ください。

本ガイドでは、生成AIにおけるデータのラベル付けの重要性、ラベル付けが必要なデータの種類、そして正確なラベル付けがお使いのAIモデルの創造的な能力をどのように強化できるかを解説します。

物理的 AI が複雑になるにつれ、データパイプラインも複雑になります。ロボットや自律システムは、カメラ、ライダー、レーダー、IMU、GPS センサーからの入力をリアルタイムで処理する必要があります。ここで、3D センサーフュージョンのラベリングが重要になります。