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ディープラーニング

2018年09月05日

AIの学習用データの作成

AIはデータを学習して精度を高めます。その際に使うデータには、アノテーションと呼ばれる作業が必要になります。アノテーションとは、データにおいて「何が正解なのか」与えるなど、意味づけを行う作業のことを指します。例えば、人の顔が写る画像の中で、どこが目か鼻か口かを示す。犬か猫のどちらかが写る画像の中で、どちらが犬でどちらが猫か記録するなどです。これによって何を学習すればよいか判別できるようになるわけです。

この作業が行われたデータの数が十分でないと、精度が低くなってしまいます。また、先の例からも推測がつくように、アノテーションは大きな手間がかかります。こうした背景から、このアノテーションを代行するサービスがあります。データを渡せば、利用に応じた学習用データを作ってくれるということです。将来的にはAIがアノテーション作業自体を代行することを計画している企業もあります。

今回の紹介したのは、AIが普及したことで新しく生まれたビジネスのほんの一例です。変化が激しい時代ですから、どこにビジネスチャンスがあるかアンテナをはっていることが重要になります。

(本郷理一)



robotbusiness at 07:00|Permalink

2018年04月13日

複数から成る音を分離する技術

音声認識技術が多く使われるようになっていますが、周囲の環境によっては正しく機能しない場合があります。周りの音が複数であったり、音量が大きかったりした場合などです。

そのために必要な機能が、複数の音の中から認識したい音のみを取り出す技術です。しかし従来の技術では、精度が実用的ではありませんでした。

また、認識する対象である音声単体を機械にあらかじめ覚えさせる必要がありました。その音声を覚えることで、周囲の他の音と区別ができたわけです。

しかし、この工程が必要なく、かつ精度の高い技術が登場してきています。ディープラーニングを活用する技術で、対象の音声を覚えるのではなく、音声の区別の仕方を学ぶことで認識が可能になります。

音声の区別の仕方を学ぶには、学習用のデータが必要になります。このデータの種類を変えれば、人の声以外の音も取り出すことができます。

例えば、この技術を車のカーナビに搭載することで、会話や走行音、音楽が混在していても、自分の声がしっかりと認識してもらえるわけです。

このように、音声認識が雑音の多い環境下でも正しく機能するには必要不可欠な技術です。

(本郷理一)



robotbusiness at 09:00|Permalink
管理人プロフィール
日本ロボコム代表
学生起業家
本郷理一(ほんごう・りいち)

大学で建築を学びながら、日本ロボコム株式会社の設立に加わる。
また、「ロボット住宅」に関わる新会社の設立準備を行う。
合わせて、単なるビジネスを超えたソーシャルイノベーターの道を探る。
「ロボットビジネス勉強会」の月例会で「ロボットビジネスセミナー」の講師を務めている。
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