Lightly AI

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Lightly は、機械学習データキュレーションのための強力なツールキットです。価値のあるデータを選択し、モデルを事前学習させ、パイプラインを自動化し、洞察を得ることができます。モデルのパフォーマンスを向上させ、コストを削減します。多くの企業から信頼されています。 0
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What is Lightly AI?

Lightlyは、機械学習のためのビジョンデータのキュレーションを支援する強力なツールキットです。データ内の冗長性とバイアスを特定して除去することにより、Lightlyはモデルの性能を向上させ、過剰適合を軽減し、ラベル付けとストレージのコストを削減します。企業、研究者、スタートアップから信頼されているLightlyは、データ選択、事前学習、パイプライン自動化のための高度な機能を提供し、コンピュータービジョン、自動運転、スマート農業において不可欠なツールとなっています。

主な機能:

  1. スマートデータ選択
    アクティブ学習と自己教師あり学習を使用して、ラベル付けに最も価値のあるデータを見つけ、自動的に選択します。

  2. ?️ 自己教師あり事前学習
    自己教師あり学習でモデルを事前学習することにより、精度を向上させ、大規模なラベル付きデータセットの必要性を減らします。

  3. ⚙️ パイプライン自動化
    データキュレーションプロセスを自動化し、ラベル付けとモデルトレーニングのための新しいデータを効率的に管理します。

  4. データインサイト
    データ分布に関する貴重な洞察を得て、バイアスを軽減し、エッジケースを特定してモデルの性能を向上させます。

ユースケース:

  1. コンピュータービジョンモデルの最適化
    あるコンピュータービジョンチームはLightlyを使用してデータセットをキュレーションした結果、モデルの精度が19%向上し、データセットのサイズが90%削減され、展開プロセスが効率化されました。

  2. 自動運転データ管理
    ある自動運転会社は、Lightlyをデータパイプラインに統合することにより、ビデオデータから最も価値のあるフレームを自動的に選択し、データストレージコストを削減し、モデルトレーニング速度を向上させました。

  3. スマート農業データ収集
    あるスマート農業スタートアップは、LightlyEdgeを使用してエッジデバイス上で直接高シグナルデータを収集することにより、大規模なデータ転送とストレージの必要性を削減しながら、リアルタイム分析のための機械学習モデルを最適化しました。

結論:

Lightlyは、機械学習におけるデータキュレーションのための包括的なソリューションを提供し、最も価値のあるデータを選択し、冗長性とバイアスを削減し、モデルの性能を向上させるのに役立ちます。スマートデータ選択、自己教師あり事前学習、パイプライン自動化などの機能により、Lightlyはより良いモデルをより迅速に構築しようとする人にとって不可欠なツールです。

よくある質問:

  1. 機械学習におけるデータキュレーションとは何ですか?
    データキュレーションには、機械学習モデルのトレーニングに最適な状態にするために、データの選択、クレンジング、管理が含まれます。Lightlyはこのプロセスを自動化し、冗長で偏ったデータの発見と除去を支援します。

  2. Lightlyはどのようにラベル付けコストを削減しますか?
    ラベル付けに最も価値のあるデータを選択することにより、ラベル付けが必要なデータ量を削減し、ラベル付けコストを最大92%削減します。

  3. Lightlyは既存のMLスタックと統合できますか?
    はい、Lightlyは様々なストレージ、ツール、サービスプロバイダーとシームレスに統合するように設計されており、既存の機械学習パイプラインへの組み込みが容易です。

  4. 自己教師あり事前学習のメリットは何ですか?
    自己教師あり事前学習は、モデルがラベルなしデータから意味のある特徴を抽出するのに役立ち、精度を向上させ、大規模なラベル付きデータセットの必要性を減らします。

  5. LightlyEdgeはエッジデバイスでどのように機能しますか?
    LightlyEdgeはエッジデバイス上で直接高シグナルデータを特定して利用することにより、データ転送とストレージのコストを削減しながら、リアルタイムで機械学習モデルを最適化します。


More information on Lightly AI

Launched
2020-08
Pricing Model
Freemium
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Lightly AI was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-12-06.
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