Submit Search
Upload
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
•
3 likes
•
4,370 views
Hirono Jumpei
Follow
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
Read less
Read more
Business
Report
Share
Report
Share
1 of 31
Download now
Download to read offline
Recommended
[Ridge-i] Deep Learning Lab - ディープラーニング 導入の課題と実例
[Ridge-i] Deep Learning Lab - ディープラーニング 導入の課題と実例
Ridge-i
Dll講演資料 2017616
Dll講演資料 2017616
NORIKO HOSAKA
Deep inspectionの特徴
Deep inspectionの特徴
Rist Inc.
製造業の画像検査におけるDeep Learningの現状とdeep inspectionの特徴
製造業の画像検査におけるDeep Learningの現状とdeep inspectionの特徴
Rist Inc.
DLL Community Update 10月版
DLL Community Update 10月版
Hirono Jumpei
DLL #3 株式会社standard
DLL #3 株式会社standard
Hirono Jumpei
DIMoの操作実演とSCSKが提供する研修プログラム
DIMoの操作実演とSCSKが提供する研修プログラム
Hirono Jumpei
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
Hirono Jumpei
Recommended
[Ridge-i] Deep Learning Lab - ディープラーニング 導入の課題と実例
[Ridge-i] Deep Learning Lab - ディープラーニング 導入の課題と実例
Ridge-i
Dll講演資料 2017616
Dll講演資料 2017616
NORIKO HOSAKA
Deep inspectionの特徴
Deep inspectionの特徴
Rist Inc.
製造業の画像検査におけるDeep Learningの現状とdeep inspectionの特徴
製造業の画像検査におけるDeep Learningの現状とdeep inspectionの特徴
Rist Inc.
DLL Community Update 10月版
DLL Community Update 10月版
Hirono Jumpei
DLL #3 株式会社standard
DLL #3 株式会社standard
Hirono Jumpei
DIMoの操作実演とSCSKが提供する研修プログラム
DIMoの操作実演とSCSKが提供する研修プログラム
Hirono Jumpei
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
Hirono Jumpei
Deep Learning Lab コミュニティ 企画概要
Deep Learning Lab コミュニティ 企画概要
Hirono Jumpei
【20170414みんなのAI】機械学習の民主化を促進するAI活用術
【20170414みんなのAI】機械学習の民主化を促進するAI活用術
ナレッジコミュニケーション
【Dll3】scskプレゼン20170904
【Dll3】scskプレゼン20170904
Hirono Jumpei
【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】クラウド×AIで機械学習の民主化を目指すナレコムAI
【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】クラウド×AIで機械学習の民主化を目指すナレコムAI
ナレッジコミュニケーション
ADセキュリティワークショップ WG活動報告 _第2回全体ミーティング
ADセキュリティワークショップ WG活動報告 _第2回全体ミーティング
ID-Based Security イニシアティブ
【Dll171201】深層学習利活用の紹介 掲載用
【Dll171201】深層学習利活用の紹介 掲載用
Hirono Jumpei
20171201_02_idb_security_wg発表_p
20171201_02_idb_security_wg発表_p
ID-Based Security イニシアティブ
20180604 株式会社ディー・ディー・エス様
20180604 株式会社ディー・ディー・エス様
ID-Based Security イニシアティブ
20171201 deep learning lab albert
20171201 deep learning lab albert
Hirono Jumpei
Active Directory とシームレスにマルチに連携する多要素認証基盤の活用方法
Active Directory とシームレスにマルチに連携する多要素認証基盤の活用方法
ID-Based Security イニシアティブ
[Track4-5] CDLEへの招待~CDLEハッカソンが、自分の人生のターニングポイントになった話~
[Track4-5] CDLEへの招待~CDLEハッカソンが、自分の人生のターニングポイントになった話~
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
[db tech showcase Tokyo 2017] D25: データの分析や解析の前に必要となる「データ準備」とは。データ・プレパレーション・プラ...
[db tech showcase Tokyo 2017] D25: データの分析や解析の前に必要となる「データ準備」とは。データ・プレパレーション・プラ...
Insight Technology, Inc.
(2017.8.27) Elasticsearchと科学技術ビッグデータが切り拓く日本の知の俯瞰と発見
(2017.8.27) Elasticsearchと科学技術ビッグデータが切り拓く日本の知の俯瞰と発見
Mitsutoshi Kiuchi
20170417 ブロックチェーン講演 「ブロックチェーンのエンタープライズでの活用」
20170417 ブロックチェーン講演 「ブロックチェーンのエンタープライズでの活用」
Takeshi Hirosue
Deep learningの世界に飛び込む前の命綱
Deep learningの世界に飛び込む前の命綱
Junya Kamura
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
Mitsutoshi Kiuchi
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
20200522 Blockchain GIG#7 株式会社NTTデータ山下様資料
20200522 Blockchain GIG#7 株式会社NTTデータ山下様資料
オラクルエンジニア通信
Hyperledger Projectの概要
Hyperledger Projectの概要
Hyperleger Tokyo Meetup
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
Hirono Jumpei
(2017.9.7) Neo4jご紹介
(2017.9.7) Neo4jご紹介
Mitsutoshi Kiuchi
セキュリティ教育とUX ~結ばれていた赤い糸~
セキュリティ教育とUX ~結ばれていた赤い糸~
Yahoo!デベロッパーネットワーク
More Related Content
What's hot
Deep Learning Lab コミュニティ 企画概要
Deep Learning Lab コミュニティ 企画概要
Hirono Jumpei
【20170414みんなのAI】機械学習の民主化を促進するAI活用術
【20170414みんなのAI】機械学習の民主化を促進するAI活用術
ナレッジコミュニケーション
【Dll3】scskプレゼン20170904
【Dll3】scskプレゼン20170904
Hirono Jumpei
【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】クラウド×AIで機械学習の民主化を目指すナレコムAI
【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】クラウド×AIで機械学習の民主化を目指すナレコムAI
ナレッジコミュニケーション
ADセキュリティワークショップ WG活動報告 _第2回全体ミーティング
ADセキュリティワークショップ WG活動報告 _第2回全体ミーティング
ID-Based Security イニシアティブ
【Dll171201】深層学習利活用の紹介 掲載用
【Dll171201】深層学習利活用の紹介 掲載用
Hirono Jumpei
20171201_02_idb_security_wg発表_p
20171201_02_idb_security_wg発表_p
ID-Based Security イニシアティブ
20180604 株式会社ディー・ディー・エス様
20180604 株式会社ディー・ディー・エス様
ID-Based Security イニシアティブ
20171201 deep learning lab albert
20171201 deep learning lab albert
Hirono Jumpei
Active Directory とシームレスにマルチに連携する多要素認証基盤の活用方法
Active Directory とシームレスにマルチに連携する多要素認証基盤の活用方法
ID-Based Security イニシアティブ
[Track4-5] CDLEへの招待~CDLEハッカソンが、自分の人生のターニングポイントになった話~
[Track4-5] CDLEへの招待~CDLEハッカソンが、自分の人生のターニングポイントになった話~
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
[db tech showcase Tokyo 2017] D25: データの分析や解析の前に必要となる「データ準備」とは。データ・プレパレーション・プラ...
[db tech showcase Tokyo 2017] D25: データの分析や解析の前に必要となる「データ準備」とは。データ・プレパレーション・プラ...
Insight Technology, Inc.
(2017.8.27) Elasticsearchと科学技術ビッグデータが切り拓く日本の知の俯瞰と発見
(2017.8.27) Elasticsearchと科学技術ビッグデータが切り拓く日本の知の俯瞰と発見
Mitsutoshi Kiuchi
20170417 ブロックチェーン講演 「ブロックチェーンのエンタープライズでの活用」
20170417 ブロックチェーン講演 「ブロックチェーンのエンタープライズでの活用」
Takeshi Hirosue
Deep learningの世界に飛び込む前の命綱
Deep learningの世界に飛び込む前の命綱
Junya Kamura
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
Mitsutoshi Kiuchi
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
20200522 Blockchain GIG#7 株式会社NTTデータ山下様資料
20200522 Blockchain GIG#7 株式会社NTTデータ山下様資料
オラクルエンジニア通信
Hyperledger Projectの概要
Hyperledger Projectの概要
Hyperleger Tokyo Meetup
What's hot
(19)
Deep Learning Lab コミュニティ 企画概要
Deep Learning Lab コミュニティ 企画概要
【20170414みんなのAI】機械学習の民主化を促進するAI活用術
【20170414みんなのAI】機械学習の民主化を促進するAI活用術
【Dll3】scskプレゼン20170904
【Dll3】scskプレゼン20170904
【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】クラウド×AIで機械学習の民主化を目指すナレコムAI
【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】クラウド×AIで機械学習の民主化を目指すナレコムAI
ADセキュリティワークショップ WG活動報告 _第2回全体ミーティング
ADセキュリティワークショップ WG活動報告 _第2回全体ミーティング
【Dll171201】深層学習利活用の紹介 掲載用
【Dll171201】深層学習利活用の紹介 掲載用
20171201_02_idb_security_wg発表_p
20171201_02_idb_security_wg発表_p
20180604 株式会社ディー・ディー・エス様
20180604 株式会社ディー・ディー・エス様
20171201 deep learning lab albert
20171201 deep learning lab albert
Active Directory とシームレスにマルチに連携する多要素認証基盤の活用方法
Active Directory とシームレスにマルチに連携する多要素認証基盤の活用方法
[Track4-5] CDLEへの招待~CDLEハッカソンが、自分の人生のターニングポイントになった話~
[Track4-5] CDLEへの招待~CDLEハッカソンが、自分の人生のターニングポイントになった話~
[db tech showcase Tokyo 2017] D25: データの分析や解析の前に必要となる「データ準備」とは。データ・プレパレーション・プラ...
[db tech showcase Tokyo 2017] D25: データの分析や解析の前に必要となる「データ準備」とは。データ・プレパレーション・プラ...
(2017.8.27) Elasticsearchと科学技術ビッグデータが切り拓く日本の知の俯瞰と発見
(2017.8.27) Elasticsearchと科学技術ビッグデータが切り拓く日本の知の俯瞰と発見
20170417 ブロックチェーン講演 「ブロックチェーンのエンタープライズでの活用」
20170417 ブロックチェーン講演 「ブロックチェーンのエンタープライズでの活用」
Deep learningの世界に飛び込む前の命綱
Deep learningの世界に飛び込む前の命綱
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
20200522 Blockchain GIG#7 株式会社NTTデータ山下様資料
20200522 Blockchain GIG#7 株式会社NTTデータ山下様資料
Hyperledger Projectの概要
Hyperledger Projectの概要
Similar to 深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
Hirono Jumpei
(2017.9.7) Neo4jご紹介
(2017.9.7) Neo4jご紹介
Mitsutoshi Kiuchi
セキュリティ教育とUX ~結ばれていた赤い糸~
セキュリティ教育とUX ~結ばれていた赤い糸~
Yahoo!デベロッパーネットワーク
Oracle Data Minerハンズオンセミナー170927:②Oracle data minerハンズオン資料
Oracle Data Minerハンズオンセミナー170927:②Oracle data minerハンズオン資料
オラクルエンジニア通信
<インフラ管理者向け>チームでのAI開発を支援するAI開発プラットフォームKAMONOHASHI
<インフラ管理者向け>チームでのAI開発を支援するAI開発プラットフォームKAMONOHASHI
Kamonohashi
研修内製化を強くする定期購読型研修サービス「ずっとも」説明会資料
研修内製化を強くする定期購読型研修サービス「ずっとも」説明会資料
kojitakahashi
Deep learning lab AI Expo
Deep learning lab AI Expo
Hirono Jumpei
「企業のデジタルトランスフォーメーション ビッグデータ利活用に関する活動と課題」
「企業のデジタルトランスフォーメーション ビッグデータ利活用に関する活動と課題」
scirexcenter
20190117 teamup
20190117 teamup
Katsuhiro Honda
DDDを実践できるエンジニアを育成するための取り組みについて
DDDを実践できるエンジニアを育成するための取り組みについて
BIGLOBE Inc.
Cloud native strategy ver1.1
Cloud native strategy ver1.1
TomohiroDoi
Social GAME における AI 活用事例 [第 4 回 Google Cloud INSIDE Games & Apps]
Social GAME における AI 活用事例 [第 4 回 Google Cloud INSIDE Games & Apps]
Google Cloud Platform - Japan
SysTrack のご紹介 - 最適な vGPU リソース利用で効率の高い GPU VDI 環境を -
SysTrack のご紹介 - 最適な vGPU リソース利用で効率の高い GPU VDI 環境を -
Hirotaka Nagashima
ML Ops NYC 19 & Strata Data Conference 2019 NewYork 注目セッションまとめ
ML Ops NYC 19 & Strata Data Conference 2019 NewYork 注目セッションまとめ
Tetsutaro Watanabe
脆弱性の探し方 ~発見と対応のノウハウ in NTTDATA~
脆弱性の探し方 ~発見と対応のノウハウ in NTTDATA~
apkiban
【Azureデータ分析シリーズ】非専門家向け/利用部門主導で始めるデータ分析_ナレッジコミュニケーション公開資料
【Azureデータ分析シリーズ】非専門家向け/利用部門主導で始めるデータ分析_ナレッジコミュニケーション公開資料
Takaya Nakanishi
【2017年5月時点】セルフサービスBIからエンタープライズまで展開できるOracle Business Analytics クラウドプラットフォームのご紹介
【2017年5月時点】セルフサービスBIからエンタープライズまで展開できるOracle Business Analytics クラウドプラットフォームのご紹介
オラクルエンジニア通信
フィッシングとドメイン名・DNS
フィッシングとドメイン名・DNS
Shiojiri Ohhara
Spring Fest 2017 「エンタープライズで利用するSpring Boot」#jsug #sf_h1
Spring Fest 2017 「エンタープライズで利用するSpring Boot」#jsug #sf_h1
Takeshi Hirosue
OSS光と闇
OSS光と闇
Hirofumi Ichihara
Similar to 深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
(20)
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
(2017.9.7) Neo4jご紹介
(2017.9.7) Neo4jご紹介
セキュリティ教育とUX ~結ばれていた赤い糸~
セキュリティ教育とUX ~結ばれていた赤い糸~
Oracle Data Minerハンズオンセミナー170927:②Oracle data minerハンズオン資料
Oracle Data Minerハンズオンセミナー170927:②Oracle data minerハンズオン資料
<インフラ管理者向け>チームでのAI開発を支援するAI開発プラットフォームKAMONOHASHI
<インフラ管理者向け>チームでのAI開発を支援するAI開発プラットフォームKAMONOHASHI
研修内製化を強くする定期購読型研修サービス「ずっとも」説明会資料
研修内製化を強くする定期購読型研修サービス「ずっとも」説明会資料
Deep learning lab AI Expo
Deep learning lab AI Expo
「企業のデジタルトランスフォーメーション ビッグデータ利活用に関する活動と課題」
「企業のデジタルトランスフォーメーション ビッグデータ利活用に関する活動と課題」
20190117 teamup
20190117 teamup
DDDを実践できるエンジニアを育成するための取り組みについて
DDDを実践できるエンジニアを育成するための取り組みについて
Cloud native strategy ver1.1
Cloud native strategy ver1.1
Social GAME における AI 活用事例 [第 4 回 Google Cloud INSIDE Games & Apps]
Social GAME における AI 活用事例 [第 4 回 Google Cloud INSIDE Games & Apps]
SysTrack のご紹介 - 最適な vGPU リソース利用で効率の高い GPU VDI 環境を -
SysTrack のご紹介 - 最適な vGPU リソース利用で効率の高い GPU VDI 環境を -
ML Ops NYC 19 & Strata Data Conference 2019 NewYork 注目セッションまとめ
ML Ops NYC 19 & Strata Data Conference 2019 NewYork 注目セッションまとめ
脆弱性の探し方 ~発見と対応のノウハウ in NTTDATA~
脆弱性の探し方 ~発見と対応のノウハウ in NTTDATA~
【Azureデータ分析シリーズ】非専門家向け/利用部門主導で始めるデータ分析_ナレッジコミュニケーション公開資料
【Azureデータ分析シリーズ】非専門家向け/利用部門主導で始めるデータ分析_ナレッジコミュニケーション公開資料
【2017年5月時点】セルフサービスBIからエンタープライズまで展開できるOracle Business Analytics クラウドプラットフォームのご紹介
【2017年5月時点】セルフサービスBIからエンタープライズまで展開できるOracle Business Analytics クラウドプラットフォームのご紹介
フィッシングとドメイン名・DNS
フィッシングとドメイン名・DNS
Spring Fest 2017 「エンタープライズで利用するSpring Boot」#jsug #sf_h1
Spring Fest 2017 「エンタープライズで利用するSpring Boot」#jsug #sf_h1
OSS光と闇
OSS光と闇
More from Hirono Jumpei
20190822 Microsoftが考えるAI活用のロードマップ
20190822 Microsoftが考えるAI活用のロードマップ
Hirono Jumpei
20190719 minerlpl
20190719 minerlpl
Hirono Jumpei
Dllab2ndanniversarypl
Dllab2ndanniversarypl
Hirono Jumpei
Microsoft Autonomousへの取り組み
Microsoft Autonomousへの取り組み
Hirono Jumpei
Chainer on Azure 2 年の歴史
Chainer on Azure 2 年の歴史
Hirono Jumpei
AI開発を円滑に進めるための契約・法務・知財
AI開発を円滑に進めるための契約・法務・知財
Hirono Jumpei
Iot algyan jhirono 20190111
Iot algyan jhirono 20190111
Hirono Jumpei
Malmotutorial
Malmotutorial
Hirono Jumpei
Microsoft digital transformation and ai 20181126
Microsoft digital transformation and ai 20181126
Hirono Jumpei
20180627 databricks ver1.1
20180627 databricks ver1.1
Hirono Jumpei
DLLAB COMMUNITY UPDATE 201804
DLLAB COMMUNITY UPDATE 201804
Hirono Jumpei
20180323 dll standard
20180323 dll standard
Hirono Jumpei
Dll commuinity and academy update 201803 v2
Dll commuinity and academy update 201803 v2
Hirono Jumpei
異常検知ナイトgLupe発表
異常検知ナイトgLupe発表
Hirono Jumpei
DLLAB commuinity and academy update 201802
DLLAB commuinity and academy update 201802
Hirono Jumpei
Microsoft の深層学習への取り組み
Microsoft の深層学習への取り組み
Hirono Jumpei
ドキュメント自動入力AIプラットフォーム ディープシグマDPAについて
ドキュメント自動入力AIプラットフォーム ディープシグマDPAについて
Hirono Jumpei
Microsoft AI Solution Update / DLL community Update
Microsoft AI Solution Update / DLL community Update
Hirono Jumpei
Microsoft ではじめる AI DLラボ パートナープログラムご紹介
Microsoft ではじめる AI DLラボ パートナープログラムご紹介
Hirono Jumpei
ChainerMNが即座に使える環境を提供するXTREME DNA HPC Cloud
ChainerMNが即座に使える環境を提供するXTREME DNA HPC Cloud
Hirono Jumpei
More from Hirono Jumpei
(20)
20190822 Microsoftが考えるAI活用のロードマップ
20190822 Microsoftが考えるAI活用のロードマップ
20190719 minerlpl
20190719 minerlpl
Dllab2ndanniversarypl
Dllab2ndanniversarypl
Microsoft Autonomousへの取り組み
Microsoft Autonomousへの取り組み
Chainer on Azure 2 年の歴史
Chainer on Azure 2 年の歴史
AI開発を円滑に進めるための契約・法務・知財
AI開発を円滑に進めるための契約・法務・知財
Iot algyan jhirono 20190111
Iot algyan jhirono 20190111
Malmotutorial
Malmotutorial
Microsoft digital transformation and ai 20181126
Microsoft digital transformation and ai 20181126
20180627 databricks ver1.1
20180627 databricks ver1.1
DLLAB COMMUNITY UPDATE 201804
DLLAB COMMUNITY UPDATE 201804
20180323 dll standard
20180323 dll standard
Dll commuinity and academy update 201803 v2
Dll commuinity and academy update 201803 v2
異常検知ナイトgLupe発表
異常検知ナイトgLupe発表
DLLAB commuinity and academy update 201802
DLLAB commuinity and academy update 201802
Microsoft の深層学習への取り組み
Microsoft の深層学習への取り組み
ドキュメント自動入力AIプラットフォーム ディープシグマDPAについて
ドキュメント自動入力AIプラットフォーム ディープシグマDPAについて
Microsoft AI Solution Update / DLL community Update
Microsoft AI Solution Update / DLL community Update
Microsoft ではじめる AI DLラボ パートナープログラムご紹介
Microsoft ではじめる AI DLラボ パートナープログラムご紹介
ChainerMNが即座に使える環境を提供するXTREME DNA HPC Cloud
ChainerMNが即座に使える環境を提供するXTREME DNA HPC Cloud
Recently uploaded
第15回販促コンペ 審査員個人賞(林 知幸 氏) アルカナ? アディダスジャパン
第15回販促コンペ 審査員個人賞(林 知幸 氏) アルカナ? アディダスジャパン
Yusuke Katsuma
HCCソフト株式会社 2025年新卒採用向け 会社紹介・採用情報資料------
HCCソフト株式会社 2025年新卒採用向け 会社紹介・採用情報資料------
ssusercbaf23
JAPAN WEB3.0 AWARD 2023 ブロックチェーン(NFT)技術を活用したアイディア 優秀賞作品 遺3.0相続
JAPAN WEB3.0 AWARD 2023 ブロックチェーン(NFT)技術を活用したアイディア 優秀賞作品 遺3.0相続
Yusuke Katsuma
株式会社フィジオ会社説明資料|採用の際の福利厚生やカルチャーなどを紹介しています
株式会社フィジオ会社説明資料|採用の際の福利厚生やカルチャーなどを紹介しています
chizurumurakami
株式会社AllAdsと申します。サービス紹介資料で御座いますので、是非ご覧くださいませ。
株式会社AllAdsと申します。サービス紹介資料で御座いますので、是非ご覧くださいませ。
takuyamatsumoto29
エンジニア採用のミスマッチを防ぐコーディング試験サービス『HireRoo(ハイヤールー)』
エンジニア採用のミスマッチを防ぐコーディング試験サービス『HireRoo(ハイヤールー)』
Kousuke Kuzuoka
chouhou_obuse_reiwa6nenn_4_2404slide.pdf
chouhou_obuse_reiwa6nenn_4_2404slide.pdf
ssuser31dbd1
ROMS_recruting_deck_for_website_20240322.pdf
ROMS_recruting_deck_for_website_20240322.pdf
hirokisawa3
Japan IT Week 2024 Brochure by 47Billion
Japan IT Week 2024 Brochure by 47Billion
Data Analytics Company - 47Billion Inc.
令和5年度_サステナブルツーリズムセミナー_ビジュアルレポート(公開用).pdf
令和5年度_サステナブルツーリズムセミナー_ビジュアルレポート(公開用).pdf
jun_suto
株式会社ベクトル総研会社概要 Vector Research Institute (VRI) Corporate Profile
株式会社ベクトル総研会社概要 Vector Research Institute (VRI) Corporate Profile
vrihomepage
HRMOS(ハーモス)タレントマネジメント_ご紹介資料_Saleshub掲載用
HRMOS(ハーモス)タレントマネジメント_ご紹介資料_Saleshub掲載用
wataruhonda3
Recently uploaded
(12)
第15回販促コンペ 審査員個人賞(林 知幸 氏) アルカナ? アディダスジャパン
第15回販促コンペ 審査員個人賞(林 知幸 氏) アルカナ? アディダスジャパン
HCCソフト株式会社 2025年新卒採用向け 会社紹介・採用情報資料------
HCCソフト株式会社 2025年新卒採用向け 会社紹介・採用情報資料------
JAPAN WEB3.0 AWARD 2023 ブロックチェーン(NFT)技術を活用したアイディア 優秀賞作品 遺3.0相続
JAPAN WEB3.0 AWARD 2023 ブロックチェーン(NFT)技術を活用したアイディア 優秀賞作品 遺3.0相続
株式会社フィジオ会社説明資料|採用の際の福利厚生やカルチャーなどを紹介しています
株式会社フィジオ会社説明資料|採用の際の福利厚生やカルチャーなどを紹介しています
株式会社AllAdsと申します。サービス紹介資料で御座いますので、是非ご覧くださいませ。
株式会社AllAdsと申します。サービス紹介資料で御座いますので、是非ご覧くださいませ。
エンジニア採用のミスマッチを防ぐコーディング試験サービス『HireRoo(ハイヤールー)』
エンジニア採用のミスマッチを防ぐコーディング試験サービス『HireRoo(ハイヤールー)』
chouhou_obuse_reiwa6nenn_4_2404slide.pdf
chouhou_obuse_reiwa6nenn_4_2404slide.pdf
ROMS_recruting_deck_for_website_20240322.pdf
ROMS_recruting_deck_for_website_20240322.pdf
Japan IT Week 2024 Brochure by 47Billion
Japan IT Week 2024 Brochure by 47Billion
令和5年度_サステナブルツーリズムセミナー_ビジュアルレポート(公開用).pdf
令和5年度_サステナブルツーリズムセミナー_ビジュアルレポート(公開用).pdf
株式会社ベクトル総研会社概要 Vector Research Institute (VRI) Corporate Profile
株式会社ベクトル総研会社概要 Vector Research Institute (VRI) Corporate Profile
HRMOS(ハーモス)タレントマネジメント_ご紹介資料_Saleshub掲載用
HRMOS(ハーモス)タレントマネジメント_ご紹介資料_Saleshub掲載用
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
1.
深層学習の導入で抱える課題と ユースケース実例 Deep Learning Lab
– 第2回 2017/7/25
2.
2 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 Ridge-i & Preferred
Networks パートナーシップ ©2017 Ridge-i All Rights Reserved.
3.
3 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 Ridge-i & Microsoft
& Deep Learning Lab ©2017 Ridge-i All Rights Reserved. Microsoft との連携内容: 1. 顧客への深層学習ソリューションの共同提案 2. Microsoft Azure上での深層学習ソリューションの導入支援 3. Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)の幹事企業としての活動
4.
4 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 柳原 尚史 ● ブラックロックなど外資金融でリスク分析、アルゴリズム、電子取引の開発に従事 ●
証券アナリスト検定会員、ネットワークスペシャリスト、宅建 ● サイエンスゼロの監修、Interop、J-Wave など講演多数 Ridge-i 代表について 数式に眠く ならないタフさ 趣味はトレイルランニング ● 富士山1日3往復 ● UTMB(モンブラン1周170Km)を44時間寝ずに走破 ©2017 Ridge-i All Rights Reserved.
5.
5 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 AI導入の流れと課題
6.
6 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 AI導入の流れとボトルネック ©2017 Ridge-i All
Rights Reserved. 相談 検討 開始 活用 戦略 技術 詳細 開発 POC 周辺開発 実業務に デプロイ 多多 中 中 少 Value Chain 人的 リソース 人材不足が AI導入を阻む最大のボトルネック AIで何か したい 課題と方向性 省力化・新商品・ 新ビジネス データ戦略 どの技術と データの組合せで 解決 実装・学習・検証 チューニング AI導入 できた! Azure 利用量
7.
7 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 「AI」という言葉の曖昧さ 階層ベイズ MCMC GLMM 最尤法 主成分分析、GLM ベイズ理論 検定 相関、共分散 確率、正規分布、分散 機械学習 統計解析 機械翻訳 トピックモデル 文章生成 ディープラーニング (RNN, Skip-gram) BWT,
Wavelet Tree TF-IDF, Word2Vec 検索、N-Gram 形態素解析 自然言語解析 難易度:高 人材:希少 どれでもAI 分散協調 深層強化学習 強化学習 ディープラーニング LSTM, DBM, CNN, RNN 協調フィルタリング SVM, K-Means, 近傍法 探索木 ロジスティック回帰 最小二乗法 ©2017 Ridge-i All Rights Reserved. + ナップザック問題、動的計画法、最適化問題なども
8.
8 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 ディープラーニングのパターン(2016年10月時点) ©2017 Ridge-i All
Rights Reserved. 万能モデルは存在せず、目的に応じて選ぶ必要 抜粋元:http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/
9.
9 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 ©2017 Ridge-i All
Rights Reserved. ● ユーザーがAI活用を企画するための知識・理解の不足 ● 「AI」技術が日進月歩で急激な変化 ● 一つの「AI」で解決できるほど汎用的ではない ニーズとシーズのギャップ 相談 検討開始 活用 戦略 技術 詳細検討 開発 実証実験 周辺開発 実業務に デプロイ 一人で向こうまで行けって そんな無茶な。。 (AI推進 担当) 深い谷 AI導入 できた! http://fundo.jp/37263
10.
10 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 Ridge-iの役割:パートナーと共に一括サポート 導入支援、カスタマイズ Ridge-iが自社・共同開発 コンサルテーションフェーズ ソリューション開発フェーズ 課題と効果 最適な技術構成 複数のAIと他技術を どう組み合わせるか AIの導入価値の判定 PFN -
DIMo活用 自社・共同開発 ©2017 Ridge-i All Rights Reserved. 戦略コンサル 相談 検討開始 活用 戦略 技術 詳細検討 開発 実証実験 周辺開発 実業務に デプロイ 導入 できた!
11.
11 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 AI導入ケースと課題
12.
12 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 弊社が進めている案件と相談例 ©2017 Ridge-i All
Rights Reserved. • 自社製造の運搬機器を映像で検出して動線解析を行いたい。 • 白黒映像の彩色作業の手間が多く、AIで何かできないか。 • 焼却炉の運転をAIで自動化したい。 • 損害保険会社での事故査定にAIを活かしたい。 • 徘徊老人をAIで探したい。 相談内容は玉石混合 きちんとしたヒアリングとコンサルで見極めが重要 効果が見込めない案件は早めの見切りも重要
13.
13 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 ケース1 講演時のみ
14.
14 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 ビッグデータ活用あるある 講演時のみ
15.
15 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 ビッグデータあるある その1 講演時のみ
16.
16 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 ビッグデータあるある その2 講演時のみ
17.
17 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 ケース 1 のまとめ 将来の競争優位のために 早めのデータマネージメント戦略が重要 いまあるデータに拘らない柔軟な姿勢 相談 検討開始 活用 戦略 技術 詳細検討 開発 実証実験 周辺開発 実業務に デプロイ 販売 サポート やっておけばよかった場所 機械学習・ディープラーニングを活用しやすい データを貯めよう
18.
18 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 ケース2 再照合機能 「シーズよりニーズ」
19.
19 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 再照合機能:同一人物の検出 発見したい 特定人物の画 像 角度・画質によらず 背中でも同一人物を 発見できる。 人物の同一性を判断できる特徴を 学習済みのニューラルネットワーク
20.
20 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 再照合が売れない。。。 ©2017 Ridge-i All
Rights Reserved. • 再照合機能を軸にしたサービス化は、1年半前から実行 いい技術でも、ニーズ側の活用イメージがわかない典型例 徘徊老人を探す。という具体的なコンセプトで実証実験 >>>>> ぜんぜん 響かない。。。 ・ 「不審者からVIPまでいろいろ探せますよ!(学習次第で)」
21.
Copyright © NTT
Communications Corporation. All rights reserved. ニーズの明確化 徘徊老人・行方不明者の検索 ◆お客様が抱える課題 街の防犯・見守りを目的として監視カメラを導入した。 徘徊老人や行方不明者(登山者)等の検索を目視で行っているが、 非常に時間がかかってしまっている。 ◆ソリューション AI人物検索サービス※により、探したい人物の画像を1枚指定するだけで、 高精度かつ短時間で検索することが可能に。(トライアルを実施) ※PFN社のDIMoを使用 VGA(640×480ピクセル)のモノクロカメラ18台から検索
22.
Copyright © NTT
Communications Corporation. All rights reserved. 某自治体向けソリューション わかりやすい結果 ◆トライアル結果 1時間 1時間の映像から特定人物を探すのにかかる時間 15分 75% の削減 目視 AI 具体的なニーズに アプローチ 適切な評価測定 (精度より効果) + 実証実験の成功 ユーザーが イメージしやすい成功事例 + ニュースなどで 取り上げられる ほぼ同じ技術の 他ニーズ展開 汎用化 テレ朝
23.
23 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 ケース2 まとめ ©2017 Ridge-i
All Rights Reserved. ニーズの絞り込み と 機能特化は サービスの基本 教えてみせ、モデルとUIまで用意してみせ、POCやってみせ、 初めてユーザーはAIをわかってくれます。 「山本五十六」 相談 検討開始 活用 戦略 技術 詳細検討 開発 実証実験 周辺開発 実業務に デプロイ 販売 サポート よかった場所 精度100% を求められる案件より、 プラスアルファの効果が評価されるニーズがよし
24.
24 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 ケース3 白黒映像カラー化 AI 「多目的は無目的」
25.
25 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 ©2016 Ridge-I All
Rights Reserved. 数百倍の省力化効果 + 人は絵作りに専念できる 自動彩色:昔の大相撲をカラー化して 5/21 NHKで放送。
26.
26 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 汎用モデルでは、ビジネスで使えなかった。 ©2017 Ridge-i All
Rights Reserved. あえて汎用化ではなく、過学習させることでビジネスニーズを満たす工夫
27.
27 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 白黒彩色:弊社 実験画像(1フレームのみから学習) ©2016 Ridge-I
All Rights Reserved.
28.
28 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 ケース3 まとめ ©2017 Ridge-i
All Rights Reserved. ◆コンペティションの汎用モデルでは、多目的は無目的に陥りやすい。 ビジネス要件を満たす条件の見極め 相談 検討開始 活用 戦略 技術 詳細検討 開発 実証実験 周辺開発 実業務に デプロイ 販売 サポート やってよかった場所 ビジネス目的が定まって、最適な技術のカスタマイズが可能
29.
29 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 内容 さいごに
30.
30 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 きちんとテーラーメードしていきましょう 適切なニーズで光るシーズ いまあるデータ+これからためるデータ 目的に沿ったカスタマイズと評価 この辺りをスキップできる 汎用AI はありません!
31.
31 ©2017Ridge-iAllRightsReserved. RI_DLL_20170727 まとめ Ridge-iが提供するもの ©2017 Ridge-i
All Rights Reserved. 相談 検討開始 活用 戦略 技術 詳細検討 開発 実証実験 周辺開発 実業務に デプロイ このプロセスを加速し、 商用フェーズの企業・ユーザーを拡大します。 問い合わせ contact@ridge-i.com どのビジネス課題を解きたいか、 そのための最適なアプローチと技術を提案します。 お気軽にご連絡ください。 ディープラーニングの活用を提案できる人が圧倒的に不足して います!(We’re hiring!) Ridge-iと一緒に渡 ればこわくない! (AI推進 担当) AI導入 できた!
Download now