ディープラーニングのユースケースとして、「画像認識」「音声認識」「自然言語処理」「検索エンジン」「レコメンデーション」「医療」「セキュリティ」「金融」「産業オートメーション」「自動運転」について紹介。

ディープラーニングのユースケース

ディープラーニングのユースケースとして、「画像認識」「音声認識」「自然言語処理」「検索エンジン」「レコメンデーション」「医療」「セキュリティ」「金融」「産業オートメーション」「自動運転」について紹介。

ディープラーニング手法は、人工知能(AI)の急速な発展を支えている技術であり、その進歩によりさまざまな分野への実用化が進んでいる。

今後も、研究進展により、新たな実用事例が続々と登場してくることが期待されている。

画像認識

・顔認証
・感情分析
・自動運転
・画像キャプション(画像説明文の自動生成)
・警察の捜査(大量の防犯カメラ画像データ分析) など

音声認識

・音声のテキスト化
・音声特徴での人物識別
・パーソナルアシスタント(Apple「Siri」、Amazon「Alexa」) など

自然言語処理

・文書要約
・機械翻訳
・コールセンターでの問い合わせ対応(顧客クレーム対応)
・チャットボット
・医師の臨床メモ など

検索エンジン

・Google検索 など

レコメンデーション

・ECサイト「Amazon」
・動画サイト「Netflix」
・音楽ストリーミングサービス「Spotify」 など

医療

・新薬発見
・悪性腫瘍検出(レントゲン写真、CTスキャン、超音波検査、MRIなどの画像分析) など

セキュリティ

・ディープラーニングアンチウイルスパッケージ(自動で危険なコードを認識) など

金融

・金融トレーディングプラットフォーム(トレーディング意思決定支援機能) など

産業オートメーション

・作業者の安全性向上(機械の危険域内に侵入した人や物の自動検出)
・産業機器異常検知(兆候感知) など

自動運転

・標識/信号機の認識
・歩行者検知 など

 

参考元サイト

※定期的にメンテナンスを実施しておりますが、一部情報が古い場合がございます。ご了承ください。

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「ディープラーニングでビジネスチャンスをつかむために必要なことは何か?」について、日本ディープラーニング協会理事長である東京大学の松尾豊特任准教授は、「やったもの勝ちだ」「必要なのは行動するための知識」であると提言する。 【解説テーマ】 ・薄く広くでは負けてしまう ・やったもの勝ち!高校生もできる

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