プロジェクト概要

①ディープラーニングに関する業務利用の実現性 を高めるためのノウハウを蓄積するR＆D
②学習データと対応するモデル、チューニング パターン、精度を比較評価したい
③検証対象は画像認識を用いた設備の劣化判定
④2か月間PoC実施、4か月間アドバイザリ支援

BCI支援内容と成果

R&Dの実施 ：
①検証セット1000画像（90万画像からランダムサンプリング）に対して、93%の精度で判定 定点観測（撮影）することで実用化可能（増幅した学習データが210万画像あったが、工期の関係でランダムサンプリングした10万画像で学習した）
②学習対象外画像に対する精度が 約78.6%まで上昇、学習対象外画像に対する精度 向上も見込める結果
③上記のプロトタイプ開発・提供

アドバイザリ：
①顧客側で引き続きPoC実施、弊社がアドバイザリ
②PoC設計 －論文調査、モデル選定、チューニング方法選定