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日本アイ・ビー・エム株式会社

製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

ディープラーニングで進化する「画像認識」、製造業での活用に必要な3要素とは

製造業におけるAI活用で特に効果が期待されるのが、ディープラーニングの進化で活用領域が広がった「画像認識」だ。しかし、それを実装するには、データの質と量、人材確保、インフラ整備という3つの課題を解決する必要がある。

コンテンツ情報

公開日 2019/06/07 フォーマット PDF 種類 製品資料
ページ数・視聴時間 4ページ ファイルサイズ 575KB

要約

 製造業の課題解決や成長のための方策として、人工知能(AI)の活用はいまや当たり前になった。中でも効果が期待されるのが、目視や熟練技術者の経験など“見えにくいノウハウ”をモデル化する「画像認識」だ。近年では機械学習の1手法であるディープラーニングが急速に進化したことで、品質検査や故障予知などの領域でも活用が進みつつある。

 しかし、ディープラーニングを活用した画像認識を実装するには、3つのハードルを越えなければならない。まずは精度を保つための「データの質と量」、さらに学習モデル作成のための高度なスキルを持つ「人材の確保」、そして機密性を確保する「インフラ構築」。こうした課題に悩まされ、導入をためらっている企業も少なくないだろう。

 そこで注目したいのが、ラベル・タグ付け前処理や推定APIの開発といった作業を一元化するGUIや、精度を高めるヒートマップ機能などを備えた画像解析ツールだ。本コンテンツでは、このツールの特徴や導入効果と併せて、オンプレミスでの実装に最適なハイパフォーマンスサーバについて詳しく紹介する。

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