企業がAI導入を迷ってしまう障壁とは。 AI活用の現場から。​

“AI導入の壁”とも言える現実とのギャップが、AI導入を難しくしていることが調査で明らかになってきました。AI導入を検討する企業が実際に感じる課題や、それらにどう向き合........

トマト画像物体検出データセット『Laboro Tomato』を公開

Laboro.AIは、トマトの画像検出データセット『Laboro Tomato』をリリースいたしました。データセットの作成・公開に至った背景と、想定される用途などについ........

“AI”のギャップが、ビジネスへの導入を妨げる

“AI”と聞いて、「人の代わりになるもの」と思う人もいれば、「限られたことだけできるもの」と思う人がいるように、そのイメージは人によって異なっているのが現状です。こうし........

AIは不完全。本当に必要な「AI人材」の役割とは

「AI人材」の重要性とその確保が叫ばれていますが、この用語は、一般には「AIに詳しい人」くらいの意味で用いられていて、具体的にどのような人材を指しているのかが曖昧になっ........

AI導入に“本当に”必要な知見とは

AI導入に取り組む企業が増加する一方で、PoCの実験開発で終わってしまったというケースも少なくないようです。一般的には技術やデータそのものにその原因があると言われていま........

声や音を聞き分ける、『音源分離』とは

今回のコラムでは、音声認識や音声合成に代表される音声言語処理に用いられる技術「音源分離」について、その技術の概要と応用分野など、音声分離の基本的な考え方についてご紹介し........

Laboro.AIオリジナル 日本語版BERTモデルを公開

近年AI自然言語処理の分野で注目を集めるアルゴリズムBERTを独自に事前学習させた日本語版モデルを開発し、オープンソースとして公開いたしました。........

物体検出モデル、M2Detとは

このコラムでは、M2Detの論文および実装について解説していきます。M2Detは、AI技術の国際的なカンファレンスAAAI-19で北京大学、アリババ、テンプル大学の合同........

ディープラーニングを軽量化「宝くじ仮説」について

今回のコラムでは、2019年に話題になった「宝くじ仮説 (The Lottery Ticket Hypothesis)」というディープニューラルネットワークのモデル圧縮........

ディープラーニングを軽量化する「モデル圧縮」３手法

このコラムでは、ディープニューラルネットワークのモデルを軽量化するための技術「モデル圧縮」について、その概要を紹介したいと思います。まず、モデルの軽量化が必要とされる背........

確率モデルによる情報処理

このコラムでは確率モデルによる情報処理について、その概要をいくつかの具体例と共に見ていきます。確率モデルの利点は確率的な潜在要因を柔軟に組み合わせることができる事です。........

ディープラーニングによる一般物体認識とビジネス応用＜下＞物体検出

一般物体認識について解説する当コラム。前回の「画像分類」に続き、今回は一般物体認識の分野の中でも「物体検出」と呼ばれる領域をテーマに、その概要や実用化のポイントを解説し........