DIY機械学習
「機械学習」の作業⾃体は難しくありません
専⾨知識も重要ですが、「やってみよう」という決断のほうがAIに関しては重要かもしれません。やりながら学び、体で覚える・・・⽇々の積み重ねでそのような感覚が実感できます。必ずしも学習や推論のプログラムをPythonで記述する必要は無いですし、最初から１万枚以上の画像を集めることもありません。
こんな方におすすめ
既に教師データ収集と仕分作業が終了している、もしくはその⽬途が⽴っている場合、お客様ご⾃⾝による「学習」をお勧めします。
データ収集 ⇒ 仕分け ⇒ 学習のPDCAサイクル構築と⽇常業務化は、AIの活⽤に⾮常に有効です。
ELFE On-Premises
弊社のAI技術「ELFE」を搭載した機械学習ツール「ELFE On-Premises」は低価格、プログラミング無しでご利⽤いただけます※。画像および⼀次元データの判別にご利⽤いただけます。
与えられたデータを判別するための特徴を⾃ら探しに⾏くタイプの学習エンジンですので、データの「特徴」を抽出するための設計なども不用です。
| 提供⽅法 |
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| 扱えるデータ |
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※ライセンスの購入と、学習用のPCのご準備が必要となります。
データセット管理画⾯
学習画面
これからデータを集める際に⼤事なこと
ELFE On-Premisesに与えるものは画像のみです。画像の質は判別精度など性能に直結しますので良質な画像データを与えてください。
画像データをご⽤意される際は、以下の点にご注意ください。
- ⼿ブレや被写体ブレが無いこと
- ピンボケが無いこと
- 学習時と判別時にカメラの設定（ホワイトバランスなど）に違いが無いこと
- 学習時と判別時に撮像環境（外光の有無、照明の⾊味など）に違いが無いこと
- 画像から対象物を切り出す際は、毎度同じ条件で⾏うこと
撮像装置や環境についてお困りの際は、ご遠慮なくご相談ください。
