Garbage In, Garbage Out. 正しくないデータを学習したAIは使い物になりません。
※説明動画がありますので、是非ご覧ください。 Garbage In, Garbage Out. 正しくないデータを学習したAIは使い物になりません。 事実、AI開発者は80%の時間をデータの整備に費やしていると言います。 最新の研究結果や最強のアルゴリズムを使えば何とかなる？ いいえ。データを軽んじては最強のAIも宝の持ち腐れです。 正常画像に紛れ込んだ見つけにくい不良を放置して学習したら できあがるのは紛れ込んだ不良に似た特徴は検出しないAIであり、 それは期待したAIではありません。 人なら感覚的にわかることでも、AIは融通が利きません。 では、すべての正常画像をくまなくチェックして、 不良が確実に映っていないことを保証すればよいのでしょうか？ それができれば良いですが、途方もない時間と注意力が必要です。 Roxy AIは不適切なデータは紛れ込むものと考えます。 紛れ込んだ不適切なデータは取り除いて綺麗にすればよい。 Roxy AIではAIの学習プロセス全体を通してデータを綺麗にできます。 データを綺麗にし、AIが学習しやすい条件を整えます。
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価格帯
100万円 ~ 500万円
納期
即日
用途／実績例
【活用シーン】 ■様々なタイプの不具合（傷やヤケなど）を検出 ■生産物に紛れ込んだ金属片、段ボール、髪の毛などの異物を検出 ■ベルトコンベアや洗浄設備などに残った製品や部材を検出 ■その他、人が目視で確認している検査全般 ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。
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この製品に関するニュース（1）
企業情報
製造業の大部分を支える中小企業では、AIに詳しい技術者を確保することは困難です。 また、少量多品種の生産を強いられる現場では、AI開発を都度外部委託することは現実的ではありません。 今求められているのは、「現場で使いこなすことができるAI」だと考えます。 「現場で使いこなすことができる」とは、簡単にAIを作成できたり、 UIが使いやすいということだけを 指しているわけではありません。 パラメーターチューニングを繰り返して精度の高いAIを見つける考え方のAI検査製品が多くありますが、 我々は検査員のノウハウをAIに注入することで高品質なAIを作るという考え方を取ります。 Roxy AIは学習データの品質をあげることによって高品質なAIを育てていきます。 学習データの品質を上げるために、独自の可視化技術や触診などのユニークな機能を組み込んでいます。 Roxyは現場に寄り添ったAI検査製品で、製造業の生産性向上に貢献します。