Labelboxでのユーザー登録は非常に簡単です。まず、ウェブサイトにアクセスし、右上隅にある「ログイン」ボタンの隣にある「無料で始める」リンクをクリックします。これにより、登録フォームが表示されます。必要な情報には、名前、メールアドレス、およびパスワードが含まれます。正確な情報を入力し、規約に同意するチェックボックスにチェックを入れた後、「アカウントを作成」ボタンをクリックします。
登録が完了すると、指定したメールアドレスに確認メールが送信されます。メールの指示に従って、アカウントを確認してください。これにより、Labelboxのすべての機能を利用できるようになります。
アカウントを作成した後は、すぐにプロフィールの設定に進みましょう。ログイン後、右上のプロフィールアイコンをクリックして「プロフィールを編集」オプションを選択します。ここでは、プロファイル画像をアップロードし、会社名や役職、電話番号などの詳細情報を入力できます。
すべての情報を正確に入力して保存し、他のユーザーがあなたをすぐに識別できるようにしましょう。さらに、プロフィールが充実することで、共同作業がしやすくなります。
Labelboxの機能を最大限に活用するためには、プラットフォームのツアーを受けることをお勧めします。ログイン直後に表示される「ツアーを受ける」ボタンをクリックすることで、わかりやすいガイド付きツアーが始まります。ツアーでは、各機能の基本操作や目的について詳しく説明されます。
例えば、「データラベリング」や「モデル評価」などの重要な機能の使い方を学ぶことができます。このツアーを通じて、Labelboxを自信を持って使い始めるための基礎を固めましょう。
ツアーが終了したら、実際にデータラベリングを始めてみましょう。「ラベル付けサービス」を選択し、「新しいプロジェクトを作成」ボタンをクリックします。これにより、ラベリングしたいデータをアップロードするための画面が表示されます。
データはさまざまなフォーマットでアップロード可能で、手動または自動でラベリングを行うことができます。プロジェクトが作成されたら、必要な情報を追加し、ラベル付けを開始します。ラベリングが完了した後は、データ品質を確認するツールを使って、結果を評価してください。
データラベリングが終了したら、次はモデルの評価を行います。ツールバーにある「モデル評価」セクションを選択し、トレーニングデータと併せてモデルのパフォーマンスを測定します。この評価により、モデルの強みと弱みを特定し、最適化するためのフィードバックを得ることができます。
正しいデータを選んで評価を行い、必要に応じてモデルを改善していきましょう。この段階でのフィードバックは、将来のプロジェクトにも大いに役立つでしょう。Labelboxを使用することで、AIプロジェクトの質を格段に向上させることができます。