Multimodal Convolutional Neural Networks

多くの場合、深層学習(ディープラーニング)における素材とは、大量の画像か、あるいは何らかの波形、文字列を用いてそれぞれ独立した学習モデルを作成していきます。しかし、その情報間の相互作用が、深層学習にとって重要な場合もあります。
当社では画像情報とメタデータ（数値情報等）を同時に扱うことにより、より高い精度を持つ学習モデルの構築をご提案出来ます。

Imaging diagnosis & Microorganism identification

大量の学習用データを人工知能に与えれば、学習精度が向上すると考えられています。ただし、人間に対する教育と同じで、質の良い教材でなければ、人工知能の精度はあがりません。「大量に質の良い」教材を手動で作成することは多大な労力を浪費します。
当社では独自な画像処理技術により、大量の画像データの中から、学習目的に合わせてどのデータが有用なものかを自動的に選定および最適化する支援手法を提案することが可能です。

深層学習に興味があるけど、何に使えるか、どんな使い方があるのかお考えではありませんか。
風が吹けば桶屋が儲かる。諺にもあるように物事には因果関係があり、それらが複雑に絡み合って経営に大きな影響を与えています。それを俯瞰して見るために深層学習が利用出来ます。
一度、会社を斜めから見てみませんか。

ここまでに挙げた実績は深層学習の一例です。
深層学習は医療だけでなく、建築、工業、農業、サービス業等、ほとんどの業種において大きな改善を実施できる可能性があります。