画像分類を対象とした人工知能制作に着目

画像分類とは、与えられた画像に何が写っているか、人工知能に識別させることを指します。

ここでは、野菜か果物かを識別する例を示していますが、ビジネス現場では、例えば、不合格品を識別する場面などで幅広く活用されている技術です。

本製品は、画像分類向けの人工知能を手軽に制作するための機能を多数用意しています。

使いやすいユーザーインターフェース

基本的な操作は、人工知能に組み込みたい画像を指定されたフォルダに配置し、それぞれの画像に対して分類を指示するだけ。 専門的な知識やプログラミングは一切不要です。

市販されている画像処理ソフトウェアとよく似た操作により、自社独自の人工知能用データが作成できます。

ディープラーニング機能を搭載

すべての画像に対して分類の指定が完了したら、ディープラーニング機能を利用して、自社独自の画像情報を使った人工知能を完成させます。

繰り返し計算による途中経過を、ダイアログ上で確認できます。

グラフによる進捗確認が可能

ディープラーニング中の計算誤差をリアルタイムで表示します。

学習用、テスト用のそれぞれのデータについて、グラフ形式で進捗を確認できます。 誤差値の変化を見ながら、適切なタイミングでディープラーニングを終了させてください。

ディープラーニング結果を直ちに確認

ディープラーニングが完了したら、画像を与えて分類結果を確認できます。

結果確認に使用した画像の内容と、認識した分類、さらにその確率が表示されます。

期待した結果が得られなかった場合は、データ作成とディープラーニングを繰り返してください。

自社独自の人工知能システムを開発

ezDeep ICのデータは、ディープラーニング後の内部パラメータをすべて保有しています。 開発キットを使用すると、自社独自の人工知能ロジックを利用できる自社独自のシステムを開発できます。

ezDeep ICのデータを再ロードするだけで、人工知能ロジックの変更が可能です。 したがって、新製品のリリース時に人工知能を構築する場合、システムの開発をやり直す必要はないかもしれません。 社内で完結できる作業が増えることから、製品リリースまでの時間短縮、システム開発費用の低減などが期待できます。

プログラミングなしでネットワーク設計

ディープラーニング用ネットワークに含める各層などの設計を行える専用ソフトウェアを添付しています。 各層の種類やパラメータなどを、プログラミングなしで指定することができます。

コンサルティングサービス提供可能

プロジェクトの開始時には、どのようなネットワーク構造を採用したらよいか、ezDeepの各機能をどのように利用すればよいかなど、わからないことも多いと思います。 当社では、本製品開発の過程で、たくさんのデータを収集し、多数のネットワーク構造を採用し、ディープラーニングを繰り返してまいりました。 当社が蓄積した人工知能に関する技術的な知見が、御社のプロジェクト遂行を力強く支援いたします。

大型の人工知能用ネットワークに対応

人工知能用ネットワークが大型化した場合、計算速度の高速化が求められます。 そこで、計算ロジックの多くにマルチスレッドを採用しています。 高性能CPUは多数のコアを搭載しています。さらに、複数のCPUを搭載したハードウェアもあります。 マルチスレッドによる並列処理により、このような高性能ハードウェアで計算速度の向上を期待できます。

人工知能の世界では、GPUの活用による計算速度の向上も幅広く採用されています。 そこで、本システムではGPUを使用した計算もサポートしました。 この技術も、計算速度の向上に寄与する可能性があります。