専門画像認識(Fine Grained Image Categorization)のための学習済ディープラーニング・システムを販売開始
お手持ちの専門画像認識タスクについてディープラーニングのトレーニングも請負います 

  学習済みのニューラルネットを販売いたします。 また、お客様の要求・ニーズを分析し、カスタマイズして、 ディープラーニング(DL)のトレーニングを請け負う事業を、併せて開始いたします。



Montageとは...?
正解データの学習作業を高速化する弊社開発の機械学習実用化フレームワークです。 ◆詳細はこちら◆

たとえばこんな課題...

例えば草木か花か犬か茸か人面であるかが既知の状況で、その品種、名前、出身の違いを識別するなどの専門課題は、多くの人にとっても知識不足で正答が難しいこともあり、100名を超える潜在ユーザの過半数から「使ってみたいサービス」との評価を受けています。

こうしたサービスの構築や、その他分野での課題として、専門画像認識を事業に活かしたいが...
  • 具体的な取り組み方がわからない
  • データの整形方法など論文に書いてなくてどうもうまくいかない
  • その他、高精度化できるノウハウがない
などの場合に、 データの選定、高い精度を出すためのチューニングに独特のノウハウを要したり、若干のモデルの拡充(画像特徴のごく一部や属性、状態変数をメタデータとして事前に抽出してパラメータ化)が求められることはありますが、弊社代表(元MIT人工知能研究所)や東京のトップクラス大学院の人工知能研究室在籍の弊社スタッフが、国際学会の最先端ノウハウをアレンジして取り込むことで個別の問題を迅速に解決することが可能です。

◆活用例
  • この猫なに猫?
      Mushup Awards11でも公開された猫分類アプリ!
  • 脳腫瘍の判定
      医療現場への応用可能性
  • 交通標識の認識
      交通の安全性を高める可能性

  • 補足:ディープラーニングの有望性について

      2012年以降、ディープラーニング(DL)による画像認識が、より高コストの従来方式よりも精度面で圧勝するようになりました。2015年から本格的な産業応用が始まりかけています。
     開発期間が短く、評価結果に基づいてデータを何度も入れ替えて試行錯誤し、改良可能なことで、応用ビジネスにとって重要なPDCAサイクルを沢山回すことができます。
     競合に打ち勝つための新規事業向けにはもちろん、既存事業の差別化のためにも、もし今からなにか画像を活かしたコンテンツ活用をお考えならば、「早い・うまい(高精度)・安い」のディープラーニングの採用をぜひご検討されてみてはいかがでしょうか?



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    「人工知能が変える仕事の未来」出版!

     2016年11月16日、メタデータ社代表野村直之著、「人工知能が変える仕事の未来」が、日本経済新聞出版社より出版されました。AIの産業応用や、AIが浸透した社会における人間の役割、教育のあり方などを詰め込んだ全488ページ。"東大のお茶の水博士"平木敬先生に「本当の人工知能を理解しましょう!」と推薦のお言葉をいただきました。
     購入ページはこちらから

     そして、来たる2016年1月26日(水)、「人工知能が変える仕事の未来」の出版記念セミナー第二弾を開催いたします。私たちの仕事がAIによってどう変わるのか、同書執筆の裏話を交えつつお話しします。
     セミナーの詳細はこちらから。


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