SyntheticAIdata
ビジョンAIトレーニングのためのスケーラブルな合成データ
Datatureを使えば、コンピュータービジョンモデルのトレーニング、アノテーション、デプロイを高速化できます。画像と動画データのためのオールインワンAIプラットフォーム。コーディングは不要です。

Datatureは、画像や動画データを用いてコンピュータービジョンモデルを構築、トレーニング、デプロイするためのノーコードMLOpsプラットフォームです。医療、製造、農業、スマートシティなど、あらゆる分野で、Datatureはデータアノテーションから本番環境へのデプロイまで、パイプライン全体を簡素化します。
6,000以上のチームがDatatureを活用し、大規模なエンジニアリングリソースを必要とせずにAI開発を加速させています。2Dおよび3Dデータのサポート、リアルタイムフィードバック、シームレスな導入ツールを備え、スタートアップ企業、大企業、研究機関にとって最適な選択肢となっています。
大規模な画像や動画ファイルを含むデータセットを簡単にアップロード・管理できます。Datatureのインターフェースは、分類、オブジェクト検出、セグメンテーション、キーポイントアノテーションによる正確なラベル付けを可能にします。AI支援によるアノテーション、バージョン管理、高度な検索などの機能により、速度と精度が向上します。
組み込みのワークフローを使用すれば、コードを書かずにモデルの実験とトレーニングを行うことができます。YOLOv8やFaster R-CNNなどのアーキテクチャから選択し、拡張を適用し、ハイパーパラメータを微調整し、トレーニングのパフォーマンスを可視化するといった作業をすべて1か所で行うことができます。
コンピュータービジョンモデルをAPI、エッジデバイス、またはクラウド経由で安全にデプロイできます。自動スケーリング、負荷分散、モニタリング機能により、エンタープライズレベルのパフォーマンスを確保します。また、モデル支援によるラベリングを設定し、リアルタイムでドリフトを検出することも可能です。
ドラッグアンドドロップまたはAPIを使用して、データセットをアップロード、整理、追跡できます。DatatureはCOCOやYOLOなどの一般的な形式をサポートし、バージョンやプロジェクト間の迅速な切り替えが可能です。
マルチGPUトレーニングとリアルタイム分析を活用して、モデルを迅速に改良できます。統合ツールはTensorFlow、PyTorch、ONNXなどをサポートしています。
AI を活用したデータ拡張、パイプラインのバージョン管理、外部のラベル付けサービスとの統合により、トレーニング パイプラインを自動化し、スケーラビリティを実現します。
REST APIまたはSDKを使用して、ビジネスツールやソフトウェアにモデルを直接デプロイできます。Google Cloud、Slack、各種エッジデバイスなどのプラットフォームとの統合が可能です。
AI を使用して、腫瘍のセグメンテーション、病理分析、X 線や MRI からの診断などの医療用画像処理タスクを支援します。
来店者数追跡、自動チェックアウト、在庫監視、製品認識を通じて顧客エクスペリエンスを向上させます。
AI を活用した監視、交通安全監視、公共インフラ管理を可能にして、より安全でスマートな都市環境を実現します。
AI ベースの画像分析を通じて、作物の健康状態を監視し、収穫を最適化し、害虫を検出し、土地を管理します。
パイプライン、ソーラーパネル、電力線などのインフラストラクチャの自動検査を、最小限の手作業で高精度に実施します。
リアルタイムのビデオおよび画像データ分析を使用して、欠陥検出を合理化し、生産ラインを最適化し、安全性検査を実行します。
Python SDKまたはCLIツールを使用してカスタムアプリケーションを構築し、DatatureのAPIと直接やり取りできます。迅速なモデル更新、データ同期、リモートデプロイをサポートします。
Datature は SOC 2 および HIPAA に準拠しており、特に医療やエンタープライズ環境における機密性の高いユースケースでデータのプライバシーと安全性を確保します。
Datatureは、オンボーディングガイド、ビデオチュートリアル、ブログ、そしてピアサポートのためのコミュニティを提供しています。無料プランでも、すべてのユーザーがSlackとメールで直接サポートを受けることができます。