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AIソリューション

AIによる画像判別ソリューション

AIで様々な課題 (検査・監視・異常検知など) を解決

解決したい課題やお悩みはなんですか?

省人化、工程短縮、コスト削減、品質維持・向上、技能継承などAIで解決したい課題や達成したいKPIは色々あるでしょう。しかし、AI(機械学習・深層学習)は万能ではありませんし、解決策として適さない場合もございます。いたずらに時間とコストを浪費する前にご相談ください。

「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ございません。

必要なデータは既に収集済み

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は低価格、プログラミング無しでご利⽤頂けます。画像および⼀次元データの判別にご利⽤頂けます。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等も不⽤です。

提供⽅法

●オンプレミスマシン⽤のパッケージ (OS: Ubuntu 20.04)

●AMI (Amazon Machine Image)

扱えるデータ

●画像 (モノクロ、カラー)

●⼀次元データ (センサーデータ、⾳、分光など)がCSV 形式になっているもの

※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

データセット管理画面

●学習画面

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

撮像装置や環境いついてお困りの際はご遠慮なくご相談ください。

学習画面

次のステップ

学習が終了し、モデル(AI)が作成されたら、それを利⽤してみましょう。「DIY 推論実⾏」をご覧ください。

弊社のAI技術

ソニーのAI技術①: ELFE

  • ソニーのAI技術①: ELFE

  • 遺伝的アルゴリズムを採用した機械学習エンジンで、与えられた課題 (分類など) の遂行に必要な特徴をデータからELFE自体が探索します。 画像や波形などのデータを与えるだけでAI (モデル)が構築できますので、機械学習未経験の方でもお使いになれます。「まずは試してみる」オプションの一つとして最適です。

ソニーのAI技術②: Neural Network Libraries

  • ソニーのAI技術②: Neural Network Libraries

  • オープンソースの深層学習ライブラリです。Neural Network Console (NNC)などで設計したNetworkで学習・推論することは勿論のこと、世界中の研究者による「新提案」を試すこともできます。演算量と効果のバランスを探りながら課題解決のためにパラメータのチューニングを繰り返すような使い方に適しています。

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