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ディープラーニング技術を活用し、論文調査や予測器の準備、パラメータ調整、目的に応じた広告バナーの自動生成を実現
目的に応じた広告バナーの自動生成を実現した事例をご紹介します。 ”広告バナー等に画像処理を行うことで印象を変えて、よりクリックされ・ より感情が想起されるようなクリエイティブを作成したい”という課題に対し、 ディープラーニング技術をPythonで構築。 学習がうまく進むようにパラメータを調整し、結果を最適化・画像の変換に 合わせてデータ拡大を実施しました。 【課題】 ■広告バナー等に画像処理を行うことで印象を変えて、よりクリックされ・ より感情が想起されるようなクリエイティブを作成したい ■様々な基準や目的に対してゴールを定量的に定め、その基準に応じた 画像処理を安定的に行いたい ※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。
閾値算出プログラムをPythonで作成し、統計的な手法や機械学習を用いて高度化、自動化した事例です。
当社が行った、自動車部品インバータ回路基板の品質検査の 事例をご紹介します。 異常検知モデルで分布推定に用いるデータの選定、統計的手法で 検査項目それぞれに合わせた分布推定及び閾値算出を実施。 データの前処理、異常検知、分布推定、閾値算出までを一括で 実行する閾値算出プログラムをPythonで作成しました。 【事例概要（一部）】 ■成果物 ・閾値算出プログラム ・ロジック検討報告資料 ■工数 ・3人月 所要期間：3か月 ※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。
閾値最適化を行い、確認までを一括で実行するプログラムを作成した事例をご紹介！
"「元気がある」「元気が無い」「普段と変わらない」の3つの状態を分類できる 好適な閾値を、個人ごとで自動的に決定させたい"といった課題がありました。 そこで当社は3つの状態を分類できる好適な閾値を求めるロジックを考案。 また、好適な閾値を自動的に算出するスクリプトの作成とその報告書作成も 行いました。 【事例概要】 ■課題：「元気がある」「元気が無い」「普段と変わらない」の3つの状態を 分類できる好適な閾値を、個人ごとで自動的に決定させたい ■作業内容 ・好適な閾値を求めるロジックの考案 ・好適な閾値を自動的に算出するスクリプトの作成とその報告書作成 ※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。
