新着Pick
172Picks
Pick に失敗しました

人気 Picker
アノテーションについては、トレーニングデータに自動ラベル付けをしてくれる便利なサービスが出てきています。
https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/groundtruth/

私の周囲の医師や研究者でも膨大な工数を掛けて手作業で対応している方がまだまだ多く、こういったツールの存在を知らない方もおられます。

単純なラベリング作業は人を疲弊させます。作業の大部分はこういったツールで賄えるので、上手に活用したいですね。
人とAIが仲良く協働してレベルアップできると美しい。例えば

日々の業務からAIが自然と学べるように...
見える化ができる工程づくり、良品条件、日々のオペレーションと管理監督、それにIoT いわばAIの感覚器。AIには これら情報をPULLで取得させて学習。 そして後にAIが新入社員としてチームに入り、先輩とのOJTで鍛えられる。 お客様第一や新技術ですぐに 価値観の微調整が必要になるのでAIと一緒に継続改善。

更に進化、AIが食べて来たデータとAIのモデルをシミュレータの一部として改革の構想検討。 全体最適値をAIが弾き出して、人にとっても優しい 新たな良品条件づくり。

こうして人とAIが仲良く協働してレベルアップする。
検索のため丁寧にタグ付けされた画像データが毎日万単位で投稿されるストックフォトって何気に宝の山だよなーと思う。上手く機械学習に活用して欲しい。