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特徴

アルゴリズム DenseNet, ResNet, VGG, AlexNet などの最新のモデルを使用しています。
対応データ 画像データ (jpg, png など標準的なファイル形式) と画像のラベルデータに対応しています。

応用ケース

下記の応用ケースが想定されます。

  • Webサイトにアップロードされた画像を自動で分類して検索できるようにする。
  • Webサイトにアップロードされた画像がコンプライアンスに違反していないか判別する。
  • 設備の写真から劣化具合を自動で判別するシステムを構築する。
  • 製品の画像群から不良品を判別する。

開発予定機能

判別理由可視化機能 モデルが入力画像のどの部分に注目して予測を行ったか可視化する機能です。
Few Shot Learning機能 少ないデータで効率的に学習が実行できる機能です。
モデル構築インターフェース お客様自身が、Webブラウザを通して、学習画像アップロード、学習モニタリング、結果の分析、モデルのデプロイをできるようになる機能です。
検出モデル構築サービス お手元の画像データからオブジェクトの検出モデルを作成するサービスです。
テキストデータ自動分類サービス お手元のテキストデータを分類するモデルを作成するサービスです。
Audioデータ自動分類サービス お手元のAudioデータを分類するモデルを作成するサービスです。