最終更新日:
2024-01-15 12:10:45.0
Garbage In, Garbage Out. 正しくないデータを学習したAIは使い物になりません。
※説明動画がありますので、是非ご覧ください。
Garbage In, Garbage Out.
正しくないデータを学習したAIは使い物になりません。
事実、AI開発者は80%の時間をデータの整備に費やしていると言います。
最新の研究結果や最強のアルゴリズムを使えば何とかなる？
いいえ。データを軽んじては最強のAIも宝の持ち腐れです。
正常画像に紛れ込んだ見つけにくい不良を放置して学習したら
できあがるのは紛れ込んだ不良に似た特徴は検出しないAIであり、
それは期待したAIではありません。
人なら感覚的にわかることでも、AIは融通が利きません。
では、すべての正常画像をくまなくチェックして、
不良が確実に映っていないことを保証すればよいのでしょうか？
それができれば良いですが、途方もない時間と注意力が必要です。
Roxy AIは不適切なデータは紛れ込むものと考えます。
紛れ込んだ不適切なデータは取り除いて綺麗にすればよい。
Roxy AIではAIの学習プロセス全体を通してデータを綺麗にできます。
データを綺麗にし、AIが学習しやすい条件を整えます。
基本情報
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせください。
| 価格情報 | 弊社代理店にお問い合わせください。 |
|---|---|
| 価格帯 | 100万円 ~ 500万円 |
| 納期 | 即日 |
| 用途／実績例 | 【活用シーン】 ■様々なタイプの不具合（傷やヤケなど）を検出 ■生産物に紛れ込んだ金属片、段ボール、髪の毛などの異物を検出 ■ベルトコンベアや洗浄設備などに残った製品や部材を検出 ■その他、人が目視で確認している検査全般 ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。 |
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