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記事検索結果
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このシステムに蓄積された100万件規模の照会データをAIに学習させ、類似照会を抽出できるようにした。... 同社は機械学習のアルゴリズム開発などを手がけるAlgoNaut(アルゴノート、東京都...
さらに断層形状や滑りに応じて学習し直す必要もなくなる。... PINNは偏微分方程式を深層学習で解く。... またPINNは断層の形や条件が変わると再学習が必要だった。
(梶原洵子) データフラクトの需要予測モデル「パースウェル」は、主に顧客の販売実績データを機械学習してモデルを構築し、天気予報などの外部データと連...
遠隔操作データはAIの再学習にも使える。... 例えば新しい商品や珍しい不具合などをAIで判定させるためにデータを集めて学習し直すと、数百万円かかることもある。商品や製造条件が変わるたびにAIに再学習...
巨大なAIモデルを特定の用途にチューニングする再学習時にパラメーターを削減する。... 開発した技術では、再学習時に変化の大きなパラメーターを残す。構築時の重要度は低くても再学習時に変化の大きなパラメ...
生後22―24カ月の牛について、AIに背から腹にかけての超音波画像を年間約1500頭分学習させ、現状の肉質や将来の「伸びしろ」などを評価。... 「実際の評価をAIに再学習させながら、システムの精度を...
NECは、機械学習モデルの運用で課題となる精度低下に対処し、データサイエンティスト(分析官)などの専門家でなくても人工知能(AI)運用を可能とする二つの機械学習運用&#...
従来は再学習用データが必要だった。... バルブの角度など、対象の情報を学習させなくても精度は下がらない。 ... シミュレーションで学習したAIを実機で使えるため、環境が変わる度に...
変圧器の電圧や油量などの仕様、内部で発生するガスの種類や量の変化などの各種データをAIが学習。... 年に1度、AIにデータを再学習させて精度を向上させる。 ... 仕様や油中の10...
画像認識AIによって新規物体を検出するためには、大量の画像と正解情報をAIに長時間かけて再学習させる必要がある。再学習をしない「登録型」と呼ばれる方式もあるが検出の精度が低く、それぞれに課題があった。...
昭和電工は21日、人工知能(AI)を用いた材料開発において、機械学習モデルを効率的に運用する仕組み「機械学習オペレーション(MLOps)」を構築したと発表した...
AIと人が協調した人間参加型機械学習を活用し、高い精度で腐食配管を検知できるようにした。... 次にAIを用いて画像から腐食箇所の特定と腐食度合いの判定を行い、判定が間違っていたら熟練者が修正し、AI...
ソニー製のAI機能付きイメージセンサー「IMX500」搭載カメラ向けのソフトウエア開発キットのほか、AIモデルの再学習などのクラウドサービスを提供する。
【再学習繰り返し】 それでも本格運用までさらに半年かかった。... 判定精度を高めるため誤認識の画像データを集め、再学習を繰り返した。 再学習は...
人工知能(AI)を活用した画像認識技術は、ビッグデータ(大量データ)の学習により画像データの分類や推定ができるようになる。... 物体の誤検出や未検出の原因を可視化でき...
ウエノテックス(新潟県上越市)の上野光陽社長が、廃棄物を回収・再利用する静脈産業向けに、人工知能(AI)を搭載した選別ロボットを開発する構想を抱いたのは6年ほど前のこと...
