優れたAIソリューションのための合成データ

Neonodeのデータトレーニング手法は、正確で適応性のあるデータモデルを提供し、現実世界の変化に迅速に対応することができます。

データは、あらゆる機械学習アプリケーションの中核である。機械学習モデルがパターンや物体、行動を認識することを学習するためには、そのモデルが学習すべきことを表す大量のデータで学習する必要がある。

コンピュータビジョンのタスクでは、トレーニングデータは画像と真実の注釈から構成されます。顔を見つけるモデルを教える場合、これらの注釈は、トレーニング画像に顔があるかどうか、画像のどこに顔があるかをモデルに伝えることができる。 AIが予期せぬ動作をする場合、その根本的な原因は、機械学習モデルの学習に使われた学習データにあることが多い。例えば、「顔のデータセット」にプロフィールに顔の写真が含まれていなければ、最終的なモデルは人間の頭を認識するのに苦労するだろう。

このホワイトペーパーでは、アグネス・イェルンストロムが、Neonodeがどのように合成データを使用してニューラルネットワークを訓練し、可能な限り高い精度を保証するかについて説明します。