【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】
  • list
  • クリップしました

    クリップを外しました

    これ以上クリップできません

    クリップ数が上限数の100に達しているため、クリップできませんでした。クリップ数を減らしてから再度クリップ願います。

    マイクリップ一覧へ

    申し訳ございません

    クリップの操作を受け付けることができませんでした。しばらく時間をおいてから再度お試し願います。

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

この記事の全文は、労働新聞の定期購読者様のみご覧いただけます。
▶定期購読のご案内はこちら

労働新聞電子版へログイン

労働新聞電子版は労働新聞購読者専用のサービスです。

詳しくは労働新聞・安全スタッフ電子版のご案内をご覧ください。

平成31年2月4日第3195号11面 掲載

あわせて読みたい

ページトップ
 

ご利用いただけない機能です


ご利用いただけません。