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。
For computer vision tasks, training data consists of images together with ground truth annotations. If you’re teaching a model to find faces, these annotations could tell the model if there is a face in the training image and where in the image the face is located. When AI behaves unexpectedly, the root cause is often found in the training data used for teaching the machine learning model. For example, if the ‘face dataset’ doesn’t include any pictures of faces in the profile, the final model will have a hard time recognizing human heads.
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。