【人事担当者が理解すべき!AI・ディープラーニング】第4回 ビジネスの変化 複雑な作業も可能に 熟練職人の技術が標準化/南野 充則

2019.01.31 【労働新聞】
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人間の“目”を超える

 ディープラーニングにより、現実社会で一番イノベーションが起きているのは、画像認識といっても過言ではない。

 第2回でも触れた一般物体認識のコンペティションの結果をみると、2012年のディープラーニングの登場により、エラー率が劇的に減少している(図1)。Andrej Karpathyの調査では、人間のエラー率は5.1%と報告されているため、2015年には人の画像認識能力を大きく上回ったことになる。データセットをしっかり集めて学習させたディープラーニングの画像の認識力は、人と同等もしくは人よりも精度が高いといえる。

 ここからは、画像認識精度が向上したことで具体的に何が可能になったかを、生産現場、医療現場での活用事例を通じて紹介する。…

筆者:一般社団法人 日本ディープラーニング協会 理事 南野 充則

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平成31年2月4日第3195号11面 掲載

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