弊社が運営する技術メディア「SCI-Navi」にて、新たな技術解説記事を公開いたしました。
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物体検出や分類のための野菜の画像データセットまとめ（2024年2月17日時点ver. 1）
■ 本記事の概要と背景
現在、機械学習・AI開発のためのオープンなデータセットが数多く公開されていますが、その品質は玉石混交です。「前処理が不適切」「クラス分類が曖昧」といったデータをそのまま学習させると、現場では全く使い物にならないAIが完成してしまいます。 本記事では、野菜や果物の画像データセットを例に挙げ、AIの予測精度を担保するために不可欠な「専門家によるデータ品質の精査・評価」について解説しています。
■ 弊社のデータ解析・AI実装ソリューションについて
この記事で解説している「データのノイズを見極め、適切な前処理とモデル選定を行う技術」は、弊社の各ソリューションの根幹を支えています。
- 戦略的データ活用・意思決定支援『SHINRA』
「AIに任せたが精度が出ない」という課題に対し、理系博士が既存データの品質診断から介入し、現場で本当に使えるAIモデルの再構築とデータ戦略を立案します。 - 狭小空間の害虫モニタリング『G-SENSIA』
配電盤内などの暗く複雑な環境下でも、高度なセンシング技術と厳密なデータ学習により、害虫の高精度な検知を実現しています。
■ AI開発・データ活用にお悩みの企業様へ
「大量のデータはあるが、AI化の手法がわからない」 「他社で開発した画像認識AIが、実際の現場環境で機能しない」 こうした複雑な課題に対し、弊社では学術的アプローチによる解決策をご提案しております。まずは貴社の課題感について、お問い合わせフォームよりお気軽にご相談ください。
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