Superb Curateはデータ処理とモデルトレーニングをシームレスに統合し、モデルパフォーマンスを最適化するデータセントリックな手法の強固な基盤を確立します。Superb Curateの「モデル診断」機能は、顧客、業界専門家、ユーザーからのフィードバックを取り入れ、モデルパフォーマンスを評価し、改善するために開発されました。

ユーザーは、「モデル診断」を通じて、モデル全体のパフォーマンスの傾向やパターンを把握することができます。クラス別にパフォーマンスを分析し、各エラータイプの原因を突き止めることができます。さらに、グリッド・ビューやその他の可視化ツールにより、モデル・パフォーマンスを視覚的にわかりやすく分析し、データの脆弱性を検出することができます。

グランド・トゥルース（検証データを含む）におけるラベルの誤りは、モデル予測におけるエラーにつながる可能性があります。このような場合、ユーザーはデータを'Superb Label`に戻して修正することでミスラベルに対処したり、'Superb Curate'を使って貴重なデータを素早く自動キュレートし、迅速なモデルの反復を行ったり、どのデータタイプをさらに収集する必要があるかを決定したりすることができます。

Introduction:

AIモデルの改良と最適化は反復プロセスであり、モデルのパフォーマンスを向上させるための実用的かつ重要なステップが徹底的な診断であることは言うまでもありません。モデルの開発、展開、最適化のギャップを埋めることは、コンピュータビジョンチームにとってミッションクリティカルであり、Superb AIの「モデル診断」は、チームがデータ駆動型の洞察を通じて効率的なモデルの反復を行えるようにします。

モデルの性能を向上させるための望ましい方法の一つは、データセントリックな手法を使ってモデルの脆弱性を特定し、それに対処することであり、このような手法には、モデル性能の劣化を引き起こすデータの種類を正確に特定することが必要であります。市場で入手可能な新しい技術やツールの数々にもかかわらず、モデル性能を低下させるデータタイプを正確に特定することは、依然として課題となっています。

Superb AIの「モデル診断」により、ユーザーはクラスごとにパフォーマンスを分析し、各エラータイプの原因を突き止めることができます。さらに、グリッドビューやその他の可視化ツールにより、チームはモデルのパフォーマンスを視覚的に分析し、データの脆弱性を検出する方法を提供することができます。

グランドトゥルース（検証データを含む）にミスラベルがあると、モデルの予測にエラーが生じる可能性があります。このような場合、ユーザーはデータを'Superb Label'に戻して修正したり、'Superb Curate'を使って価値あるデータを素早くオートキュレートしたり、どのデータタイプをさらに収集する必要があるかを決定することで、ミスラベルに対処することができます。一旦データセットが作成されると、モデルの再トレーニングのために'Superb Model'に素早く送ることができるので、チームは迅速なモデルの反復に必要な能力を得ることができます。

この記事では、Superb Curateの「モデル診断」機能の利点を探り、ベストプラクティスを概説し、モデルのパフォーマンスをどのように向上させることができるかを説明します。

モデル診断とは何か、なぜそれが重要なのか？

モデル診断は、モデルの性能、安定性、効率を評価し、最適化するための重要なステップです。開発からデプロイメント、メンテナンスに至るまで、モデルのライフサイクルを包括的に捉え、将来のモデル管理のロードマップを提供します。

Superb Curate の‘モデル診断’とは何か?

Superb Curateの「モデル診断」は、AIを民主化するSuperb AIの道のりの第一章を完成させる機能です。この機能により、ユーザーはパフォーマンス指標を評価し、実用的な洞察を得て、各反復を通じてモデルのパフォーマンスを比較することができます。3つのSuperb AIモジュール（Label、Curate、Model）の統合により、チームは一貫性、信頼性、ガバナンスを維持しながら、タスク実行を合理化し、アジャイルワークフローを作成することができます。

「モデル診断」を通じて、ユーザーは以下のことが可能になります：

1. 学習済みモデルの性能を診断・分析し、エラーの種類を特定する。

2. モデルのパフォーマンスを向上させるために必要なデータタイプと、修正が必要なミスラベルを発見する。

3. モデルのバージョンを管理しながら、各反復を通じてモデルのパフォーマンスを比較する。

「モデル診断」はMLチームだけでなく、モデル開発に関わる全てのステークホルダーにとって価値があります。データサイエンティスト、プロジェクトマネージャー、データエンジニアは同様に、「モデル診断 」が提供する洞察に価値を見出すでしょう。

成功するコンピュータ・ビジョン・アプリケーションの開発と導入は、モデル・パフォーマンスの継続的なモニタリングと最適化にかかっています。新しいエッジケースのためのデータパイプラインを作成するツールを持ちながら、モデルの脆弱性に迅速に対処できることが不可欠です。

MLチーム、ML開発者、あるいはモデルの性能向上を目指すユーザーは、「モデル診断」からさまざまな恩恵を受けることができます：

1. 使用中のモデルのパフォーマンスを分析する：

ユーザーは、オブジェクト・レベルのメトリクスなど、さまざまなパフォーマンス・メトリクスにアクセスして、さまざまなクラスにわたるモデルのパフォーマンスを分析することができます（メトリクスには、コンフュージョン・マトリクス、AP/Precision/Recall/F-1 Score、Confidenceなどがあります）。さらに、グリッドビュー機能では、特定のエラータイプに関連する画像やオブジェクトを視覚的に調べることができます。

2. モデルの選択と展開

モデル診断から得られた知見により、ユーザーはさまざまな選択肢の中から最適なモデルを選択することができます。展開後は、モデルのパフォーマンスを監視し続け、必要に応じて反復することができます。

3. トレーニングデータのバイアスを発見し、実行可能な改善を行う：

モデル診断は、どのようなデータタイプを追加収集すべきか、どの誤ラベルを修正する必要があるかなど、パフォーマンス改善の機会に関する洞察を提供します。

4. データに関する懸念に対処することで、モデルのパフォーマンスを向上させる：

誤ラベルの編集や、クエリーやセマンティック検索（現在ベータ版）を通じてより多くのデータを取得し、モデルの再トレーニングを行うなど、さらなるアクションのためにパフォーマンスの低いデータを特定することができます。また、モデルのバージョンを管理し、各反復のパフォーマンスを比較することもできます。

データサイエンティストやデータプロジェクトマネージャーは、Superb Curateのモデル診断から様々な恩恵を受けることができます：

これらの専門家は、AIモデルを使用してサービスを向上させたり、新しいデータセットを設計する際に、モデル診断からの洞察を使用してデータ戦略に反映させることができます。顧客の反応やサービスのフィードバックを効果的に測定するために、診断指標を採用することができます。

1. データを収集し、ラベリング戦略を改善する：

モデル診断から得られる洞察は、データセット内の欠陥や品質の問題を突き止めます。この知識により、ユーザーはデータ収集とラベリング戦略を微調整することができ、データプロジェクトマネージャーはデータセットを強化し、AIモデルのトレーニング環境を充実させることができます。

2. サービスの安定性と品質の確保

適切なモデルを選択し、リアルタイムのパフォーマンス・トラッキングを採用することで、サービス設計者はユーザー体験を向上させることができ、データ・プロジェクト・マネージャーはサービスの安定性と品質を確保することができます。

3. トレーニングデータの脆弱性を特定し、アクションアイテムを推進する：

モデル診断では、モデルに影響を与える特定のデータタイプを明らかにします。この重要な洞察により、ユーザーは的を絞ったデータ改善戦略を策定し、モデル性能の向上につなげることができます。

4. リソースの最適化

モデル診断は、リソース管理においても重要な役割を果たします。データサイエンティストとプロジェクトマネージャーは、リソースの無駄な領域をピンポイントで特定することができ、モデルのトレーニングと検証プロセスの最適化を促進し、コスト削減と効率性の向上につながります。

Superb Curateの「モデル診断」で、パフォーマンス不振の根本原因を素早く突き止め、明確なアクションプランを立てましょう。

Step1. Superb Platformで学習したモデルを診断する

モデル診断の前提条件は、訓練されたモデルです。モデルをまだトレーニングしていない場合は、トレーニングデータセットを選択し、モデル診断メニューに移動し、[Go to train model]をクリックしてトレーニングを開始します。

Step2. モデルのトレーニングが完了したら、モデル診断を有効にするための準備は完了です。

モデル診断]メニューの中に、選択されたデータセットを使ってトレーニングされたモデルのリストがあります。リストアップされたモデルのいずれかを選択して、診断プロセスを開始することができます。リストは包括的で、データセットに関連するすべてのモデルを備えており、ニーズに合わせて選択し、診断することができます。

１. SDKのワークフローの詳細については、Superb Curate SDKの開始のドキュメントを参照してください。

2. Superb Platform以外で学習されたモデルの診断はドキュメントで詳細をご覧ください。

モデル診断は、データセットごとに最大10モデルまで有効化でき、現在診断中でないモデルについては無効化できます。これはいつでも再開することができます。

モデルのトレーニングデータが変更された場合、[モデル診断]更新ボタンをクリックするだけで、これらの更新をシームレスに統合することができます。

Superb CurateのAuto-Curateでエッジケースやミスラベルを発見して対処し、Superb Labelの自動ラベリングツールを使って余分なトレーニングデータを簡単に処理します。Superb ModelのAutoMLを使ってアップグレードされたデータセットでモデルを再トレーニングし、アップデートの前後でモデル診断の結果を分析することで、パフォーマンスの改善を素早く測定することができます！

Step 3. アナリティクスビューでモデル診断の結果を調べる

Superb Curateで提供される様々なグラフを通して、モデルの診断結果を確認することができます：

まとめ

「モデル診断」はSuperb Platformの重要なコンポーネントであり、デプロイメントとイテレーションのギャップを最終的に埋めるものであります。チームは、診断機能を使用するだけでなく、Superb AIが提供するモジュールを通じてアジャイルワークフローを構築することで、かなりの時間とコストを節約することができます。