スイス AI 技術とオープンイノベーションがもたらす未来

スイスの「コレがすごい」という自慢話ではなく、スイスの「ココが良かった」という感想を語っていただきました。感想をお持ちということは、実際に体験をしているということ。小林製薬株式会社 中央研究所 研究推進部 社外連携グループ 羽山友治氏が対談で語る「日本人がスイスでオープンイノベーションをした実際の感想」を、ぜひご視聴ください。「デジタル医療 Ｘ 共創 Ｘ 日本とスイス」の可能性を探る5月31日開催のイノベーションセミナー「Tomorrow’s Health スイスのデジタル医療技術」の一部を公開中。

松田　俊宏

2年前

日本とスイス。地理的にも文化的にも、それほど共通点があるとも思えない二国ですが、「AI開発」という視

松田　俊宏

4年前

自動データラベリングは、現在絶えず言及されている新機能であり、時間とリソースを要するカジュアルなマニュアルアノテーションの解決策とみなされています。1つのデータセットにアノテーションを施すのに何時間もかかるマニュアルデータラベリング（通称：マニュアルデータアノテーション）に対し、オートラベリング技術は、AIそのものを活用することで、よりシンプルに、より速く、より高度にデータを処理する方法を提案しています。 1. 通常のデータセットの扱い方データラベリングの最も一般的でシンプルなアプローチは、もちろん完全な手動によるものです。人間のユーザーは、一連の生ラベル付けされていないデータ（画像やビデオなど）を提示され、一連のルールに基づいてラベル付けを行うことになります。例えば、画像データを処理する場合、分類タグ、バウンディングボックス、ポリゴン分割、キーポイントなどが代表的なアノテーションの種類です。 自動データラベリング ・セグメンテーションのデータラベリング 最も簡単で安価なアノテーションである分類タグは、わずか数秒で済むかもしれませんが、細かいポリゴンのセグメンテーションは、オブジェクトの各インスタンスごとに数

山下秋子

3年前