【外観検査の知識】なぜ教師データをたくさん用意しないとけないのか
AI導入で最初に立ちはだかる“訓練データ”の重要性について説明します。
AI（ディープラーニング）を活用した画像認識・検査システムを導入する際、しばしば「訓練データはどれくらい必要か？」という問いにぶつかります。結論を先に言えば、答えは「決まりきった数字はない」が、導入成功のカギは「良いデータを適切に使うこと」にあります。 本記事では、訓練データの意義と活用法を以下のように解説しています： ・訓練データ／検証データ／評価データの役割分担 ・データの偏りを防ぐ設計 ・必要なデータ量は“変動要因”次第 ・ラベル精度とアノテーション設計 ・運用後の継続メンテナンス ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。
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「大きな効果を得る」、その一方で「費用を抑える」。シンプルなのに果てしない努力が求められます。 だからこそ、技術やサービスという手段で「費用対効果」を追求し続ける価値があるとスカイロジックは考えています。 EasyInspector2/DeepSky：累計2,500の導入実績がある外観検査ソフトです。 効果：高精度かつ軽量のAI モデルを開発しました。1台のPCに5台のカメラを同時接続できます。 費用：設定習得のコストを低減するためノーコードはもちろん、検査モードを決めるだけで必要な処理が決定されます。低コストで増設や横展開が可能です。 EasyMonitoring2：カメラによりメーターを正確に読取・記録し、異常を通知するシステムです。時間とコストがかかる巡回監視を無くします。 効果：メーター読取だけでなく、AIで処理槽や油漏れなどの確認も自動化可能にしました。 費用：PC１台で100台までの安価なカメラに接続することができます。月額費用はかかりません。 これらの他にも「費用対効果」のための様々な製品を提供しています。是非、貴社の課題・テーマをお聞かせください。