少量データからのAI活用でDX推進
「ない袖は振れぬ」からの脱却方法！手持ちのデータが少ない場合でも対応策があります
当社では、DX推進のためにAIを活用したくてもデータが少なくて お悩みの場合の対策を支援いたします。 公開されている画像とラベルの組のデータを活用し、手元のデータとの 類似性を探索して、手元のデータにはなかったものに対しても 判別を可能にする技術。 お持ちのデータが十分な質と量を備えていれば、課題に即した手法で 分析をご提案いたします。 【データが過少の際の対応策(一部)】 ＜データを工夫する＞ ■さらなるデータ収集する努力 ■データ拡張(Data Augmentation)を行う シミュレーションで仮想的に追加することも可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
基本情報
【その他のデータが過少の際の対応策】 ＜モデルを工夫する＞ ■適切な特長量の追加やモデルの分割などを行うと精度が向上することが多い ■正解と推定値のズレを評価する損失関数を調整することで学習が効果的に 進むこともある ■学習済モデルを利用してチューニングを行うことで学習量を大きく削減可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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