画像認識システムのPoCを支援するAI／画像認識サービス：人工知能ニュース
ALBERTは、AI（人工知能）／画像認識サービス「タクミノメ」の提供を開始する。AIとディープラーニング技術を活用し、製造、建築、医療などの分野で、画像認識システムのPoC（概念実証）を支援する。
ALBERTは2018年10月3日、AI（人工知能）／画像認識サービス「タクミノメ」の提供を発表した。AIとディープラーニング技術を活用し、製造、建築、医療などの分野で、画像認識システムのPoC（概念実証）を支援する。価格は、1タスク200万円からとなる。
同サービスでは、画像認識に必要とされる、画像分類、物体検出、領域検出の3つのタスクを提供する。同社のデータサイエンティストがそれぞれの課題に適したニューラルネットワークや学習時のパラメーターを選定し、構築したモデルの精度結果をレポートとして報告する。
例えば画像分類は、AIモデルの注視領域を可視化し、ディープラーニングの識別基準が把握しやすい仕様とした。ネットワークはAlexNet、YOLOv2など13種類を用意しており、ユーザー企業のデータに適したネットワークを選定できる。また、画像の左右反転や色変更などのデータ拡張性を備え、少ないデータにも対応する。
クラウドプラットフォームは日本マイクロソフトの「Microsoft Azure」を利用する。標準プランでは、AIモデルのトレーニング環境に「Azure Batch AI」を採用し、機械学習とAIのモデルの大規模なトレーニングを支援する。
同サービスを導入することで、PoC段階で実用性の高いモデルの検証を実施できる。これにより、製造設備の異常検知、建築物の外観検査、細胞の病理診断など、画像認識が必要なシステムの精度向上につながるとしている。
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