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画像認識 機械学習ディープラーニング opencv データマイニング データアーティクチャ

目的に適合したAI学習用データの事前処理・画像処理・品質調整及びデータ変換方策の検討

できること

AI学習用データの事前処理/品質調整で必要となるデータ変換について、基本的な内容及びモデルの目的と対象分野(画像/音声・言語/時系列/生命科学)ごとの応用例を解説します。

1)学習対象の特性調査
2)収集データの素性(品質/出典/収集条件/)調査
3)収集データからのノイズ除去
4)収集データからのバイアス除去
5)収集データの網羅性の検証
6)収集データの精度調査
7)収集データの特性調査
8)収集データの特性強調
9)学習対象の特性を用いた自動アノテーション
10)収集データを用いた予備モデル生成
11)学習対象の特性を用いた拡大したデータ収集
12)拡大した収集データを用いた学習データ生成
13)拡大した収集データに対する事前処理
14)拡大した収集データによるモデル生成

メンタープロフィール

period2017_biologyAI

契約実績:24
評価: 4.9

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