Tecnos Data Science Engineering

SERVICE データ分析支援サービス

 

Deep Learning活用支援サービス

より高い精度の機械学習をビジネスに活用

Deep Learningとは?

Deep Learning とは、従来よりも多くの層を持ったニューラルネット(※)を用いる機械学習のアルゴリズムです。従来は研究者が手で設定していた特徴抽出を、 代わりに大量のデータから学習させ自己組織化させるアプローチ方法です。画像処理や音声データや時系列データなどでも高い性能を発揮することが示されています。 (※)ニューラルネットとは、ヒトの脳神経回路網に類似したメカニズムによる情報処理を、計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデル。

【従来の方法】データ→特徴抽出(手で設計)→特徴量→分類(機械学習)→結果 【Deep Learning】データ→特徴抽出→特徴量→分類→結果(特徴も一緒に学習)

Deep Learningの代表的なアルゴリズムとしては、RBM(Restricted Boltzmann Machine)を多層化したDBN(Deep Belief Network)や、SdA(Stacked Denoising Autoencoder)、Maxout法といったアルゴリズムがあります。それぞれ特徴がある構造をしていますが、共通している考え方としては、「浅い階層(通常は2層)のニューラルネットワークを多層に組み合わせ、下位層でプリミティブな特徴を抽出し、上位層でより抽象的な特徴を抽出する」という考え方です。

活用例


【デモ動画】画像による送電線不具合自動診断はこちら
※リンクをクリックすると別ウィンドウで動画が再生されます。

Deep Learning活用により処理精度向上が期待される分野

画像認識

畳込みニューラルネットワーク+高精度化のテクニック(ReLu,dropoutなど)1000種類の物体のカテゴリを認識。

シーン認識

畳込みニューラルネットワークを利用して、各ピクセルのシーンラベルを付与。画像情報をそのまま入力して特徴を自動的に学習。

人認識

畳込みニューラルネットワークの学習にスパースコーディングを利用。各階層の出力をすべて統合する方法でローカル&グローバルな特徴を抽出。

人検出のリアルタイム処理

9層の畳込みニューラルネットワーク。人までの距離、身長、向きも同時に検出。 ※記載した認識技術は現状はまだ研究途上段階です TDSEでは、お客様のディープラーニング活用を支援するための技術トレーニングや、ビジネス活用コンサルティング、実証実験(POC)などの各種サービスを行っております。

ソリューション

インテリジェント監視ソリューション

カメラやセンサーの情報から異常を検知

監視カメラや生産ライン上のセンサーなどの情報を、知能化エンジンによってリアルタイムに価値ある情報へと変えるソリューションです。

例えば、
・防犯カメラや監視カメラの映像より異常な状況の発生を検出する
・製品検品時のカメラ画像より正常でない製品を瞬時に判断したり、生産ライン上に配置されたセンサー群より生産ラインの状態の異常を瞬時に判断してラインを停止する
などの業務支援を行うことが可能です。

関連サービス

関連製品

活用シーン

  • 集客する
    • 需要予測/商品戦略
    • Social Media
    • ダイレクト販売戦略
    • DM 送付最適化
    • 顧客離反分析
    • ウィンバック分析
    • テレマーケ最適化
    • 広告費最適化/美容
  • 業務を効率化する
    • 稼働最適化
    • FA(Factory Automation)
    • 出荷検品
    • ロボットティーチング
    • 社会インフラ
    • 配送最適化
  • リスクを軽減する
    • 故障予兆
    • 防犯
    • 自動車
    • 製造
    • 社会インフラ
    • 与信審査

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