- ディープ・ラーニング・システムの試作
- 画像認識
機械学習の分野では、様々なオープンソースのライブラリが公開されています。 これらのオープンソース・ライブラリを利用してシステムを構築すると、画像中の物体認識といった機能を比較的短期間に実現することが可能です。
オープンソース・ライブラリを利用するには、そのライブラリを実行するコンピュータシステムに必要とするソフトウェアをインストールして動作確認を行い、GPUの設定等を行う必要があります。 また、画像中の物体認識に独自の学習データを利用する場合、まず学習用の画像を用意し、その画像中の物体を学習させる必要があります。このような学習データの作成は、非常に手間と時間がかかります。
私たちのプロトタイプ製作サービスは、目的とするオープンソース・ライブラリをシステムに格納し、機能する状態にした環境を提供します。プロトタイプを利用することで、最も重要な認識精度の確認等に時間を多く割り当てることが可能になります。