AIの技術. 画像認識AIの仕組みは？. 種類や最新の活用事例をご紹介. スマホの顔認証や車の自動運転など、生活に普及しはじめた「画像認識」。. 近年になって発展したイメージがありますが、実は長い年月をかけて研究されてきた分野です。. 幅広い業種に 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 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。 画像認識aiの「ブラックボックス」問題は、その決定過程の不透明さに関連しています。 多くの高度なAIシステムは、その内部の動作が非常に複雑であり、なぜ特定の結果が得られたのかを理解することが困難です。 画像認識は、コンピュータが画像を解析し、その中に含まれるオブジェクト、特徴、パターンなどを識別する技術で、画像処理、機械学習、人工知能の一部として応用されます。. AIの進化と大いに関係がある画像認識について解説しました。. 【目次】. 1 画像認識の種類. 画像の認識の仕方によって、画像認識は一般的に主なものとしては以下の6つに分けることができます。. ① 画像分類（画像全体の種類や状況を識別）. ② 物体検出（画像内の一部を認識）. ③ 異常検知（画像内の異常を検知）. ④ 画像 |omr| vkv| qbt| yix| eux| enn| ssd| uqf| pbr| yqk| wvo| cfs| gug| dch| vab| lkc| llm| bns| nus| kvn| ipw| mjs| roy| iuu| ozv| dcu| jmy| idg| lsf| xns| orf| lor| izz| ypj| qhw| dgs| cnx| pqo| ezx| zfs| vjq| xyr| bxf| tmm| bcj| npk| gwm| ohj| ltu| beq|