AIの精度を向上させたい場合の7つの施策
AIモデル作成後に課題となるのは「精度向上」
近年、DeepLearningのモデルを手軽に作成できるツール・サービスが 販売されております。 手軽に行えることになったことで、既にDeepLearningモデルの開発に 着手されている方もいらっしゃるかと思います。 DeepLearningのモデル作成の次に課題となるのは『精度向上』。 想定した精度が出ない時には、以下を実施することで、性能改善に繋がります。 1.各種ハイパーパラメーターを変更する 2.学習データを増やす 3.学習データの"パターン"を増やす。 Ex.照明の明るさの違い、大きさの違い、速度の違い 4.前処理を行い、データの特徴を分かりやすくする 5.使用するモデルを複数種類の中から、比較検討する 6.モデルのクラス設計を見直す 7.複数モデルを組み合わせたアンサンブルモデルを構築する しかし、これらの作業を行うためには、専門知識やデータを用意するための 時間と労力が必要となります。 当社の「DeepEye」を使用することで、これらの精度向上策を 手軽に行うことができます。
- 企業：株式会社コンピュータマインド 東京本社
- 価格：50万円 ~ 100万円
