コーヒー豆を「選別」教師データはGANで生成【AI論文】

コメント

注目のコメント

• 江藤 宗彦

  ドリームインキュベータ インド社長／インドVC投資責任者

  ・2019年11月19日

  AIを実ビジネスに活用する際に
  教師データの作成にコストがかかり、
  費用対効果が合わないというのが、
  よくある課題の一つ。
  
  GANについて技術的なことは門外漢であるためわからないが
  更に精度やスピードがあがると、注目すべき技術になる可能性。
  
  【現状※本文より引用】
  不良の豆の80%を正しく不良と判定する性能を達成した。
  人間が教師データのラベリングを行った時間と、このシステムによる自動画像生成による時間を比較したものが図である。今回使用したハードウェア性能では、人間が行うよりは若干時間がかかっているが、ほぼ同等の時間での構築を達成している。
• 水谷 健

  Parks, Inc. CEO

  ・2019年11月19日

  “台湾にある国立成功大学の Dr. Yung-Chien Chou ら研究者は、この「コーヒー豆の自動選別モデル作成においてラベリングに大きな人件費がかかる」という課題に着目し、GAN(敵対的生成ネットワーク)によって教師データを自動生成することを試みた。”
• 福江 孝史

  ふくえもん（.me） fukuemon.me

  ・2019年11月19日

  ひよこ鑑定士もやばいな、と思ったけどコーヒー豆と違って動きまくるから教師データの作成や実用性にかける費用を考えると、鑑定士の人件費のほうが安く済むか。