深層学習
深層学習は、多層のニューラルネットワークを使い、画像、音声、自然言語、時系列データなどの複雑な特徴を学習するAI技術です。高精度な認識、生成、予測を必要とするサービスで活用されています。
ニューロAI
株式会社ロボケン
AiOnIc
株式会社ArchiTek
mimik
株式会社エモスタ
Emoreader
株式会社エモスタ
NeumaticAI
株式会社アラヤ
Elix Discovery
Elix株式会社
RNAIGEON
Veritas In Silico株式会社
Braineer
株式会社Splink
Holoeyes MD
株式会社Holoeyesカテゴリ解説
深層学習サービスでできること
深層学習に対応したAIサービスは、画像認識、音声認識、自然言語処理、異常検知、生成AI、予測モデルなどで使われます。人手で特徴量を細かく設計しなくても、データから複雑なパターンを学習できるため、大量データや非構造化データを扱う業務で効果を発揮します。
主な活用シーン
- 画像や動画から物体、人物、異常、不良を検出する
- 音声やテキストを認識し、分類、要約、生成に活用する
- センサーデータや時系列データから予兆や異常を検知する
- 生成AIや高度な予測モデルの基盤として利用する
比較時に見るポイント
- 学習に必要なデータ量、アノテーション、前処理を支援できるか
- 精度だけでなく推論速度、コスト、運用環境に合うか
- モデルの更新、監視、再学習の仕組みがあるか
- クラウド、オンプレミス、エッジなど希望環境で動かせるか
深層学習は高い性能が期待できる一方、データ準備や運用負荷も考える必要があります。AI CATALOGでは、深層学習を活用したAIサービスを、対象データ、実装環境、導入支援の観点から比較できます。