大手クラウドベンダーは学習済みの汎用モデルに追加学習させるタイプの人工知能(AI)開発支援・実行サービスを提供している。このサービスを活用すれば、独自のモデルを短期間かつ低コストで開発できるという。実際にはどうなのか、事例を通して探る。

特集
追加学習型クラウドAIの実力
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AutoMLでレタス栽培支援のAIを作ったトーヨーHD、モデル開発で苦労したあの工程
「PoC(概念実証)で10枚ほどの画像を追加学習させた段階で、画像認識モデルによって十分な予測精度を出せそうだと分かった」。こう語るのは、トーヨーホールディングスの高橋優太R&Dセンターセンター長だ。同社はGoogle Cloudが提供する追加学習型の画像認識AIクラウドサービス「AutoML V…
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ポテチの袋をたたんで懸賞応募、カルビーがAzureで作ったデジタルマーケのAIとは
カルビーはデジタルマーケティングの施策のため、顧客が食べ終わったポテトチップスなどの袋を折りたたんだ形や印字された文字を読み取る人工知能(AI)のシステムを開発し運用している。
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学習させた画像は1人5枚、フジテレビが映像の人物判定AI開発を効率化できたワケ
「追加学習させたのは、対象人物1人当たり5枚ほどの画像だけ。それで実用レベルの人物判定モデルをつくれた」。こう話すのは、フジテレビの白坂典義技術局技術開発部主任だ。