当社は、製造現場に蓄積した検査画像における不良や欠陥の種類を教示作業なしでグループ化する「教師なし画像分類AI」に対し、独自の深層学習AIを用いることにより、ベンチマーク画像に対する分類精度を従来の27.6%から83.0%へと大幅に向上させることに成功しました。
https://www.global.toshiba/jp/technology/corporate/rdc/rd/topics/24/2405-01.html
当社は、製造現場に蓄積した検査画像における不良や欠陥の種類を教示作業なしでグループ化する「教師なし画像分類AI」に対し、独自の深層学習AIを用いることにより、ベンチマーク画像に対する分類精度を従来の27.6%から83.0%へと大幅に向上させることに成功しました。
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