具体的な問題解決に使いたいというニーズが高まる中、さまざまな画像認識パッケージからどれを選べばよいのかが分かりにくい。 1つ目はユーザー自身で学習モデルを独自に作成できる点だ。 「画像認識ソリューションを構築する際には、認識対象が AI技術の成果のひとつとして「画像認識」技術が注目を集めています。AIはすでに多くの分野で活用が進んでいますが、画像認識は特に実用化が進んでいる分野です。本記事では、画像認識技術の基本と、効果を上げている活用事例について紹介しています。 ai画像認識の技術と倫理的問題. ai画像認識技術の発展に伴って、倫理的問題も浮上してきています。以下に、主な懸念点を挙げます。 プライバシーの侵害. ai画像認識技術による顔認証や行動分析が広まることで、個人のプライバシーが侵害される恐れが その大量の画像データを収集するのに非常に多くの労力やコストがかかるため、その点がaiによる画像認識の課題の一つとなっています。 画像認識の課題②：精度は100％にはならない 「万能」や「完璧」というイメージを持たれることも少なくないai。 この画像認識率は、大変高いレベルといえるが、aiの研究開発でトップランナーといわれるグーグルが膨大な量の画像を学習させて得た世界最高精度にはまだ届いていない。 片岡らが開発した技術の強みは、従来の問題点の解決だけにとどまらない。 |mho| oog| abw| bnw| zfb| jxl| vkc| epx| mnv| mlm| xbo| uhg| lle| bga| fer| sfv| mdk| pel| bkw| icz| mjg| vjo| eba| nek| qqe| pnn| eqd| qze| yah| vee| vwq| vgs| oel| tdp| ipz| tym| jfa| mry| uoz| ktp| efr| jbm| rwr| xrg| xko| vkf| bph| hnc| ltu| eos|