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「画像認識」に関する記事情報

ディープラーニング、必要な画像データ数と種類の真実

ディープラーニングを画像認識に活用するためには、学習の段階でどのようなステップを踏む必要があるのしょうか。必要な画像データ数や、画像の種類は? 具体例で説明します。

費用1000万円以上は普通――ライオンの「口臭チェックアプリ」で学ぶ、AI活用の勘所

ライオンがAI画像認識の技術を活用した口臭チェッカ―アプリを開発した。「AI活用ではデータの前処理に工数がかかる」「本開発に6カ月、費用は1000万円以上がかかるのが普通」といった知見を得たという。同社が語るAI活用の勘所とは。

表で分かる、ディープラーニングと従来の画像認識の違い

ディープラーニングを使った画像認識は、従来の方式と何が違うのでしょうか。現場の技術レベルや認識対象の特長といった項目ごとに、表で説明します。さらに、ディープラーニングを使うべきではないケースについてもお伝えします。

AIが育たない、実用化できない――その致命的な理由

AIは誰が育てるの?―-それは導入したあなた自身です。その理由は? さらに、AI画像認識の精度ばかりを気にして、見落としてしまうある重要な事項についてお話します。

育てたAIが無用の長物に? 難航する教師データ集め

AI画像認識の導入にあたって「教師画像は何枚いるの?」「認識率は何パーセント?」といった疑問を多くの方が抱いています。今回は、AI画像認識を画像データ集めのポイントについて解説します。

AIがミスリードする“人件費”にまつわる誤解

AIを導入すればすぐに人件費を削減できると思っている、AIに仕事を奪われるとやみくもに恐れる――こうした間違いによって、AI画像認識の導入は頓挫してしまいます。その理由とは?

5歳の子供に負ける? AI画像認識のワナ

AIならば何でもできる、取りあえず画像を学習させよう――そう思い込んではいませんか。AI画像認識は魔法のつえでも完全無欠のエキスパートでもありません。今回は、その勘違いが生むリスクについて説明します。

行動追跡、可視化、画像認識技術とマーケティングの関係

顔認証の精度が向上したことで、顧客の行動分析が可能となった。、販売やサービス業で新しい「おもてなし」を実現するサービスが登場する。

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