画像を分類したい

分析テーマ

「画像分類」においてALBERTのAI技術・分析技術が実現できることの一例をご紹介します。
画像分類は、画像の主要な被写体や状態（キズや凹みなど）を識別し分類することです。
ALBERTには、他にもAI活用事例が多数ございますので、画像分類やAI導入・分析のお悩みはぜひご相談ください。

また、ALBERTでは、AI・画像認識サービス「タクミノメ」を開発・提供しています。
本サービスは、課題整理・アノテーション・AI構築・システム開発・運用まで、幅広い工程を支援いたします。
画像分類はもちろん、画像認識における様々な課題を解決いたします。こちらのページもあわせて是非ご覧ください。

従来行っていた、膨大な商品データを手動でカテゴリに分類し、それに関連する検索用のタグを付与する作業について、自動で分類しタグを付与するアルゴリズムを構築。これにより、人的作業の効率化やコスト削減、誤ったタグが付与されるヒューマンエラーの解消を実現。

スマートフォン等のカメラで撮影した動物の皮膚の画像に対し､診断候補となる皮膚病名を確率的に判定する仕組みを構築。同じ病名ごと・同じ個体ごとでそれぞれ学習することで判定精度が向上。これにより、医師の診察業務の効率化や、飼い主が撮影した患畜の画像を獣医師に送信して判断を仰ぐなどの遠隔対応を実現。

従来では専門家が手動で行っていた細胞の分類について、アルゴリズムを構築し自動で判別。また、細胞名ラベルを付与したデータを用いて学習させ、分類正解率を確認してアルゴリズムをチュー二ング。新たな画像を追加することで自動的に再学習し精度を向上させるシステムを開発し、作業効率の向上を実現。

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