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クラウドワークス、副業支援サービス 企業と専門人材を仲介 (2020/1/10 電機・電子部品・情報・通信1)

具体的には、企業は機械学習モデルの構築や人事評価制度の作成などを想定している。

加えて、あらかじめ機械学習の手法で識別パターンを記憶させることで、検知精度も高めた。

JX金属、英新興企業の株取得 先端素材で新事業創出 (2019/12/30 素材・医療・ヘルスケア)

機械学習と冶金学理論モデルを組み合わせた独自のシミュレーション技術を保有し、データがあれば極めて短期間で新合金の設計が可能。

NEC、AI使い証券不正取引検出 ディープラーニング融合 (2020/1/6 電機・電子部品・情報・通信)

AI売買審査支援サービスは、ディープラーニング(深層学習)で高精度な予測を実現する「RAPID機械学習技術」と、分析結果の根拠を可視化できる説明可能AI「異種混合学習技術」を活用。

今後は、機械学習によって検索履歴を基に利用者の好みや興味に応じてイベント情報などを表示できるレコメンド機能を設ける計画だ。

大阪大学大学院医学系研究科の武田朱公寄付講座准教授と森下竜一寄付講座教授らは、視線の検出技術と人工知能(AI)の機械学習による認知症の早期診断システムの事業化のため、大学発ベンチャーの...

健康な人27人と手根管症候群患者28人が操作する手の動きを使って、機械学習を行った。 ... 機械学習の結果を開発したテストに反映させたところ、手の動きに現れる特徴から健康な人と手根...

ピースピッキング・工場自動化向け機械学習ソフトウエアの米オサロは「2019国際ロボット展」で同社製品「OSARO・Vision」の新機能「オリエンテーションチェッカー」(把持物体の方向検出機能...

量子コンピューターで日本開拓 ケンブリッジ大発VBが応用ソフト投入 (2019/12/20 電機・電子部品・情報・通信1)

量子コンピューターを用いた機械学習プラットフォームの開発も並行して行っており、それぞれ最新版を順次投入する。

ICT世界の潮流PART7(26)AI・自由民主主義・監視社会(下) (2019/12/20 電機・電子部品・情報・通信2)

現場の端末やセンサーと距離的に近い場所に、機械学習などの処理をこなす小型のサーバー・AIを設置し、またスマホや自律走行車などの端末や、各種センサーを装備した街灯AIがエッジとなり、処理を行った情報や知...

デジタル変革の道 ICT羅針盤(2)「AI」精度確認と再学習 (2019/12/19 電機・電子部品・情報・通信1)

機械学習を用いたAIモデルでは、判断するための規則・手順をデータから獲得する。... NTTデータは、運用中の自動再学習技術を提供している。富士通は、アノテーションの自動化を含む再学習自動化技術を発表...

日本とスイスは、世界の中でも「労働コストが高く、品質管理の自動化ニーズが高い」(CSEMロボティクス&機械学習事業部のフィリップ・シュミット部長)と見ている。... 「我々の強...

中部電、金属材の錆レベル自動判定 画像処理・機械学習活用 (2019/12/10 建設・生活・環境・エネルギー1)

【名古屋】中部電力は画像処理と機械学習を用いて金属材料の錆レベルを自動判定する技術を確立した。機械学習アルゴリズムと深層学習(ディープラーニング)ソフトウエアを用いて、色や輝度、形状な...

NICTでは、太陽研究者と機械学習研究者が連携し、世界に先駆けて太陽フレアAI予報システムを開発、今年4月に運用を開始した。... 深層学習を適用したことでフレアの発生確率が予報可能になり、予報精度は...

アジアで実る成長の果実/NTTデータ(3)グループ力の強み (2019/12/6 電機・電子部品・情報・通信1)

【顧客重複なし】 今後はNTTデータが持つ人工知能(AI)や機械学習、ブロックチェーン(分散型台帳)の技術をローカスの保険・銀行などに提供する方針。

その要因は、機械学習技術内での専門性の軽視にある。 社内に機械学習の専門部隊がいるような例外的な企業を除き、AI導入に取り組み始めたばかりの企業での実装担当者の多くは、学生時代に機械...

アジアで実る成長の果実/NTTデータ(2)進むタイのデジタル化 (2019/12/5 電機・電子部品・情報・通信1)

デジタルマーケティングや人工知能(AI)、機械学習を活用した分析・コンサルティングサービス提供へかじを切る。

輝け!スタートアップ(21)ポリグロッツ (2019/12/5 中小・ベンチャー・中小政策)

英語学習 AIアプリで支援 【挫折防ぐ仕掛け】 「語学学習が不要な世界を創る」―。... 【新たな学習環境】 アプリの立ち上げは、山口CE...

表面の粗さや形状などの品質データをAIに機械学習させることで加工中でも品質をすぐに良否判定できるようにした。

今後、機械学習やソフトウエアの知見を備えたエンジニアなどを継続的に採用し、数年以内に20―40人程度の体制を構築する。

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