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BILD 画像

コンピュータ・ビジョンは、視覚世界を人間と同じように理解する能力を機械に与えるだけでなく、紫外線や赤外線などのフル-スペクトル-カメラを利用し 人間の視覚を超えた能力を与えることが目標です。 boot.AI の BILDは ビッグデータ、分散GPU、最先端の深層学習 (ディープラーニング)などを組み合わせ、自動化から自律システムまで、幅広いアプリケーションに画期的な解決法を提供します。 開発期間の短縮と運用能力の拡大により、お客様は 直接的な利益を実感できます。

顔認識 (Face Recognition)

顔認識は、顔画像から抽出された顔の特徴に基づいて パターンを比較および分析することによって人を識別または確認する技術です。 これは、犯罪者をより簡単に追跡したり、ユーザー名やパスワードではなく自分の顔でデータを保護したりするなど、セキュリティ・アプリケーションに広く使用されています。また、拡張現実(AR)など、他分野での利用にも関心が高まっています。

オブジェクト検出 (物体検出) (Object Detection)

オブジェクト検出は、画像内のすべての物体を見つけ出し、それらの周囲に境界ボックスを描く作業を可能にします。 これは、監視、セキュリティ、高度な運転支援システムなど、幅広い用途で 最も一般的に用いられる技術の1つです。

光学式文字認識 (Optical Character Recognition)

光学式文字認識は、タイプ、手書き、または印刷されたテキストの画像を 編集可能、検索可能なデータに変換する技術です。 これにより、ユーザーは 画像内の文章を利用したり、 書類内の色々な情報を読み取ったりと、様々なアプリケーションで 多くの時間と労力を節約する事ができます。

画像分類 (Image Classification)

画像分類とは、画像コンテンツをもとに入力画像に特定のラベルを割り当てる技術です。 その単純な響きとは逆に、実際の場面で頻繁に問題となる、コンピュータ・ビジョンにおける最も基本的な課題の1つです。

オブジェクト追跡 (物体追跡) (Object Tracking)

オブジェクト追跡は、各物体 固有のIDを保持しながら、時間の経過とともに移動する単一あるいは複数の物体を追跡する技術であり、そのために必要に応じてカメラの制御も行います。人とコンピュータの相互作用、監視、セキュリティ、計数システムなどの様々なアプリケーションにおいて、「オブジェクト検出」との組み合わせで 使用されるケースが多く見られます。

セマンティック・セグメンテーション (Semantic Segmentation)

セマンティック・セグメンテーションは、同じ特性の画像領域を識別するために、画像内のすべてのピクセル(画素)にラベルを割り当て、それによってピクセルレベルで画像を理解するという技術です。セマンティック・セグメンテーションの実用的な用途は、医療用画像処理、自動運転、交通制御システムなどです。

インスタンス・セグメンテーション(Instance Segmentation)

インスタンス・セグメンテーションは、単一物体の画像領域を識別するために、画像内の各ピクセルにラベルとエンティティIDを割り当てるという技術です。 インスタンス・セグメンテーションは、「オブジェクト検出」のように画像内の各物体を特定する必要があり、さらにセマンティック・セグメンテーションのようなピクセルレベルの精度が求められる 様々なアプリケーションで使用可能です。

行動認識 (Action Recognition)

視覚ベースの行動認識は、一連の観察または動画をもとに、個人や団体の行動やその目標を識別、推論する作業です。 その多面的な性質から、在宅リハビリテーション、セキュリティ関連アプリケーション、医療および物流支援など、人間活動に関連する様々な分野で 非常に有用となり得る技術です。

WORT 言葉

最先端の自然言語処理技術は、文章関連データの解析と解釈に活用されています。boot.AI のWORTは、ビジネスプロセスを自動化し、洞察力を高め、手作業にかかっていた膨大な時間を節約することにより、会社の効率性を大幅に高めます。

機械翻訳 (Machine Translation)

機械翻訳とは、ソフトウェアがサポートする言語Aから言語B、またはBからAへの翻訳を意味し、言語分析と言語生成の両方から成ります。 機械翻訳は、同じ言語を話さない人々が共に働くことを可能にし、外国語学習を容易にします。

情報抽出 (Information Extraction)

情報抽出は、非構造的な機械可読の文書から構造的な情報を自動的に検出する技術です。情報抽出の基本レベルは、製品名、組織名、場所、時間表現などの識別です。 より深いレベルでは、文章中に深く潜んでいる出来事、関係、そして相互参照などを抽出することができます。

感情分析 (Sentiment Analysis)

「意見採掘」、または「感情AI」としても知られる 感情分析は、書かれた、または話された言葉に潜む意見を識別する自動プロセスを指します。 例えば、企業が自社製品やサービスに対する顧客の意見を理解するために使われる技術です。 単純な極性(ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ)を決定づけるのみならず、感情分析は、意見の側面や感情など、文脈のより深い理解を引き出すことができます。

質問応答システム (Question Answering System)

質問応答システム とは、人間の質問に自然な言語で答えられるコンピュータシステムのことを言います。 これらのシステムは、まず文章を機械表現に変換し、次にデータベースで補助データを検索し、それをベースに有効な回答の作成を試みます。 質問応答システムは、SiriやGoogle Homeなどのいわゆる仮想アシスタントのおかげで ますます人気が高まっています。

テキスト要約 (Text Summarization)

テキスト要約は、1つまたは複数の文書を要約し、主となるアイデアや事実を簡潔に示します。 今日の情報過多のなか、テキスト要約は データ分析と迅速な意思決定を可能にすることにより、企業に貢献することができます。

(自然言語処理における) 注意メカニズム (Attention Mechanism in Natural Language Processing)

自然言語処理における 注意メカニズムとは、全文を固定長ベクトルにエンコードするのではなく、出力生成の各過程でソース文の様々な部分にデコーダが参加できるようにするという考え方です。入力文とそれまでに生成されたものに基づいて、アルゴリズムが何に注意を払うべきかを学習します。研究者が苦しんでいる問題の1つは、代名詞をその元となる名詞にどう結び付けるかで、以下の「抗議行進の呼びかけと返答」をもじった 古いジョークが この問題を表しています。
我々は 何が欲しい? – 自然言語処理!
我々は いつ それが 欲しい? – え、いつ 何が 欲しいって?
注意メカニズムを備えたニューラルネットワークは、実際に「それ」が何を指しているのか理解することができます。 つまり、ノイズを無視して関連性のあるものに焦点を合わせる方法を知っています。

ZEIT 時間

工業プラントから取得されたデータは、配信またはストリーミングすることができ、非常に動的な特性を持っています。 これらのデータは、さまざまなセンサーやデジタル機器を備えたIoTネットワークを介して、現場から収集することができます。 機械学習とディープラーニングの技術の多大な進歩のおかげで、私たちは今、データの真の意味を探求する新たな方法を開発することが可能なのです。

侵入検知システム (Intrusion Detection System)

侵入検知システム(IDS)は、不審な活動がないかネットワークトラフィックを監視し、そのような活動が検知されたときに警告するシステムです。 インテリジェントIDSの基盤は、コンピュータが学習するための事例を提供できる確固としたデータセットです。

不正検出 (Fraud Detection)

不正検出とは、銀行、クレジットカード会社、保険代理店、携帯電話会社、株式市場などの商業組織で発生した犯罪行為の検出を指します。 悪意のあるユーザーは 実際の顧客であったり、または 顧客のふり(ID乗っ取り)をしている可能性があります。

推薦システム (Recommender Systems)

推薦システムでは、適切なタイミングで適切な情報を人々や組織に提供することを目的とし、よりパーソナライズされた情報システムの開発を試みます。 Spotifyによる音楽の推薦、Netflixによる映画の推薦、企業の販売部門における見積もりの作成など、推薦システムはネット上で多大な注目を集めています。

異常検出 (Anomaly Detection)

異常検出(または異常値検出)は、大半のデータとは大幅に異なり疑いを生じさせる“変な”アイテム、イベント、または観察事項を検出する技術です。 侵入検知(上記参照)、不正検知(上記参照)、IOTマルウェア検知(下記参照)、障害検知、システムヘルスモニタリング、センサーネットワークでのイベント検知、エコシステム障害の検知など、さまざまな分野に適用できます。

IoTマルウェア検出 (IoT Malware Detection)

機械学習を使用したマルウェア検出は、通常のプログラムからマルウェアを自動的に識別することができ、最近ではますます重要になっています。