本日、Superb Modelのリリースを発表いたします。Modelは、多くの企業がコンピュータビジョンを採用しようとする際に直面する問題や、初期の成功事例を基にした問題に対するSuperb AIのソリューションです：
以下はよく直面する問題、課題です。
1) MLを始めるには専門のチームが必要な場合が多い。
2) カスタムモデルの構築には、かなりのノウハウと処理能力が必要
3) 既存の製品、サービス、ビジネスロジックにAIを導入し、統合するのは難しい。
4) モデルのパフォーマンスに基づいて学習データにどのような変更を加えるべきかが必ずしも明確でない。
5) プロトタイプを作成し、実現可能性をテストするのに数カ月かかることがある。
Superb Modelは、コーディングやMLの経験を必要とせず、高性能なAIモデルを迅速に訓練・展開できるようにすることで、こうした参入障壁を大幅に低減することを目指しています。
また、MLチームを持つ企業は、カスタムモデル構築に多大な時間とエネルギーを投資する前に、MLライフサイクルの重要な初期段階を完了するためにモデルを使用することができます。
Superb Modelとは?
Superb Modelは、すべてのチームや企業にとってAIをより身近なものにするというSuperb AIの継続的な使命の一部です。つまり、Superb Label（カスタムオートラベル）やSuperb Curate（オートキュレート）と同様に、自動化は製品の重要な要素です。
Superb Modelには以下の機能が含まれます。
AIプロジェクトを始めるための基礎モデル（Superb AIとオープンソース）
モデルの自動学習とハイパーパラメータ最適化のためのAutoML（ベイズ最適化）
理解しやすいパフォーマンス評価指標（クラスごとの精度、リコール、IoUなど）
ワンクリックのクラウド展開とエンドポイント監視（量、頻度など）
Superb Modelは、エンド・ツー・エンドのコンピュータ・ビジョン・ソリューションを初めて導入しようとしているのか、あるいはいくつかの概念実証を構築する必要があるのかにかかわらず、AIへの参入障壁を可能な限り低くすることを目指しています。
モデルの初期リリースには、バウンディングボックスの検出が含まれています。より多くのアノテーションのタイプのサポートは、すぐに追加される予定です！
Superb Modelは誰向けか?
Superb Modelは、製品開発、ソフトウェア開発、ML、その他同様のチームに最適です。
Product and Software Teams
ここでは、製品チームがModelを使用する方法をいくつか紹介します：
既存製品にコンピュータ・ビジョンを迅速に統合する
モデルのパフォーマンスを測定することで、十分なトレーニングデータがあるかどうかを判断する。
社内のMLチームに投資すべきかどうかを判断するためのMVPを作成する。
ML Engineers
この開発は、成功やROIが適切に測定される前に行われることが多いため、通常は多くの手直しが必要となります。Superb Modelが提供するのは、トレーニングデータセットのパフォーマンスを測定し、全体的なパフォーマンスのベースラインを作成するために、カスタムモデルの構築に必要なハードワークを行う前に、最先端のモデルをトレーニングおよびテストする機能です。
これらのベースライン・パフォーマンス・メトリクスは、カスタム・モデルを構築した後にも役立ち、同じデータでオープンソース・モデルとのベンチマークを行うことができます（ヒント：私たちはCurateのためにあなたのデータのモデル診断にも取り組んでいます）。
以下は、MLエンジニアがSuperb Modelを使用するいくつかの方法です。
異なるモデルでコンセプトの実現可能性を迅速にテストするため
プロジェクトの初期段階でROIを測定するためのプロトタイプやPOCを迅速に構築する。
主要モデルのパフォーマンスに対するトレーニングデータの影響を直接テストする。
Superb Modelでモデルのトレーニングと展開を始める
- Step 1: ベースラインモデルの選択
- Step 2: トレーニングセットと検証セットを選択する
次に、モデルをトレーニングするクラスを選択します。このプロセスを可能な限り簡素化し自動化するために、Superb Modelは、最良の結果を確実にするために、各オブジェクトタイプやクラスのトレーニング例をいくつ含めるべきかなど、データに対する有用な推奨を提供します。例えば、'推奨量'メトリックは、選択したデータセットをそのまま使用すべきか、さらに精緻化すべきかのアイデアを提供します。
- Step 3: モデルのパフォーマンスを確認し、それに応じて反復する
Superb Modelは、トレーニングされたすべてのモデルと、迅速な反復に必要なすべてのツールの集中ハブを提供します。これには以下が含まれます：
検証セットに基づくモデル精度メトリクス
サンプルデータにおけるモデル性能の視覚化
- 完全なデータセットとモデルログ
より多くのデータでモデルをトレーニングする機能
- 学習済みモデルを管理するための包括的な検索とフィルタリング
Curateによる詳細なモデルとデータの診断（近日公開予定！）
トレーニングしたモデルのパフォーマンスを分析し、ユースケースに適していると判断したら、次はそれを実行に移す番です。
※モデルのパフォーマンスを検証した後、グランドトゥルースデータセットを改善する迅速な方法をお探しですか？Superb LabelのカスタムオートラベルとSuperb Curateのオートキュレートを組み合わせることで、シームレスに新しいデータセットを構築したり、既存のデータセットをわずかな時間で反復することができます。
- Step 4: ワンクリックでモデルをクラウドにデプロイ
訓練されたモデルを製品、サービス、ビジネスロジックに統合する手助けをしてくれるMLやソフトウェアエンジニアがいない？ご心配なく！私たちは現在、必要な箇所にModelのAPIを単純にプラグアンドプレイできるようにするグラフィカルインターフェースを開発中です。
- Step 5: 展開したモデルをモニターする
これだけです！たった5つの簡単なステップで、最初の（あるいは100番目の）モデルをトレーニングし、配備することができます。
まとめ
コンピュータビジョンの採用を始めたばかりでも、カスタムモデルを開発する社内のMLエンジニアやデータサイエンティストのチームが存在したとしても、Superb Modelは時間とコストを大幅に削減することができます。その方法をぜひお見せしましょう！
14日間のトライアルでお試しいただくこともできますし、弊社の営業チームが個別にデモをさせていただくこともできます。
