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RAPID機械学習
軽い、速い、かんたん、NECが進化させたディープラーニング技術。高速・軽量な動作を特長とするディープラーニング技術※です。画像・テキスト・数値データなどを分析可能であり、多種多様な業務に適用できます。
従来の機械学習技術では、分析専門家が特徴量（問題解決に必要な本質的な変数）の検討に非常に多くの時間を要していました。RAPID機械学習では特徴を自動で抽出しながら学習するため、分析作業期間を大幅に短縮しながら、高精度な分類やマッチングが実現できます。
NECの強み
高速・軽量なディープラーニング
独自にチューニングした実装で、高速・軽量な 処理を実現します。
大量のマシンリソースを必要としないため、クラウドの利用が難しい秘匿性の高いデータや大容量データを取り扱う場合は、オンプレミスで導入可能です。
簡単なモデル生成
お手本データを学習させるだけで、誰でも簡単に判断モデルを生成でき、複雑なルール設定を行わずに高精度な判別が可能です。
幅広い業種、多様な業務への適用が可能
数値化された構造化データだけではなく、画像やテキストなど非構造化データから学習を行えるので、幅広い業種の多様な業務に利用できます。
ユースケース
製造業：生産ラインの不良品検知
不良品と良品のお手本画像を「RAPID機械学習」に学習させ、生産ラインを流れる部品をビデオカメラで撮影しながら作業するだけで、不良品候補を自動で仕分けることが可能です。検品者からのフィードバックを行えば、判別基準が精緻化し検知精度をさらに高めることができます。
想定される適用範囲
警備、行政、交通、製造、流通・サービス、医療、教育など、多種多様な業務に適用可能です。
- ※ディープラーニング（深層学習）技術とは、コンピュータ上に人間の脳を模した神経回路を作成して、認識や推論を行うニューラルネットワークの一種です。
ニューラルネットワークとは
- 入力層、隠れ層、出力層の3種類の層から構成
- 入力に対して単純な数値変換を何回も繰り返し、予測結果を出力する構造
ディープラーニングとは
- 隠れ層が2層以上となったニューラルネットワーク
- 層を多段にすることで、画像認識や音声認識などで従来手法と比べて高精度を実現
- 従来の機械学習手法では、分析専門家が前処理で行っていた、テキストや画像等の特徴量抽出（入力データの数値化）を、自動で発見しながら学習
製品サイト
人工知能(AI)技術として注目される「ディープラーニング」を搭載した高速・軽量な機械学習ソフトウェア
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