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センサーデータを理解する。
また、センサー技術は、多くの変数がデータセットに影響を与えるため、自動的なアプローチは困難であり、物体認識の課題となっています。 問題は、それぞれの変数に対してアルゴリズムを完全に設計することができないことです。
この問題を解決するために、センサー技術によって生成される大量のデータをよりよく管理するために設計された人工知能システムがベースになっています。 実際の応用例としては、車線逸脱警報システムや交通標識の認識などがあります。
センサーとそのデータに人工知能を適用することで、3つの成果が得られます。まず、画像に対象物が写っているかどうかを判断すること。 そして、画像中の1つまたは複数の物体を検出し、その位置を特定する物体認識です。 最後に、実際の輪郭を埋める「オブジェクトセグメンテーション」。
しかし、オブジェクトの分類からセグメンテーションに至るまで、処理の複雑さは増していきます。 企業は、複数の変数がデータセットに与える影響に適切に対処するために、より直感的なアプローチを採用する必要があります。
ニューラルネットワークの役割。
人工知能とは、機械が環境を感知し、変化に適応するために学習する技術の総称である。 機械学習とは、人工知能の一種で、明示的なプログラミングを必要とせず、統計的な手法で機械の性能を向上させるものである。 より直感的に言えば、ディープラーニングは機械学習のサブセットである。 ディープニューラルネットワーク（DNN）により、大量のデータを処理することができる。
このようなニューラルネットワークは、センサー技術における物体分類の要となるものです。 複数のニューラルネットワークを用いることができるが、センサデータに影響を与える特性は共通している。
まず、すべてのニューラルネットワークを学習させる必要があります。 オブジェクトを分類、識別、セグメント化するためには、異なるオブジェクトのクラスをどのように扱うかをネットワークに指示する必要があります。 ネットワークは、すべてのオブジェクトを正しく分類、識別、分割できるようになるまで、既知の画像と適切にラベル付けされたオブジェクトで学習されます。
ニューラルネットワークの利用は無謬ではありません。 ニューラルネットワークの解析結果は、物体が正しく認識される確率のパーセンテージを示します。 確率が高いほど、AIは特定の文章を識別する能力が高いということになります。 しかし、ビジネスプロセスにおける確率の判断は、100％正確であることは少ないため、非常に重要である。
ニューラルネットワークのモデルには、さまざまな特性があります。 例えば、ネットワークモデルの中には、非常に高速に学習できるが、物体解析の確率が比較的低いものがある。 ニューラルネットワークの学習は、複雑で時間がかかるものほど信頼性が高くなります。 したがって、この技術を導入する組織は、スピードと信頼性のどちらを重視するかを決めなければならない帶號碼轉儲值卡 。
点群の作成
画像や動画、点群などでも、異なるニューラルネットワークモデルが必要になります。 点群とは、空間上の3次元形状や物体を表すデータ点の集合のことである。 点群の作成には、レーザースキャン技術も使われている。 各点には大量のデータが含まれており、他のデータソースと統合したり、3Dモデルを作成するために使用することができます。
データ資料の特定の要求に応えることができる特別なニューラルネットワークモデルがあります。 例えば、イギリスのNetwork Rail社の研究プロジェクトでは、18のオブジェクトクラスの識別を含む約90kmの点群データを作成しました。
このプロジェクトの主な課題は、使える要素を得るために複数のスキャンジャーニーをつなげなければならないため、データの登録でした。 ニューラルネットワークのオブジェクトの分類の質は、オブジェクトの種類によって異なる。 例えば、ニューラルネットワークは送電塔や陸橋を簡単に識別できるが、表面の違い（壁の種類など）は信頼できない。
点群は、CAD（コンピュータ支援設計）システムなど、他のマッピングと組み合わせたハイブリッドシステムにも利用できます。 特に、ニューラルネットワークと組み合わせることで、土地利用を判断するための自動測量を容易にすることができます。 ハイブリッドシステムは、点群技術だけよりも信頼性が高い。
より良い結果を出すための決断支援。
これらのAIを使った技術には、どれも異なる利点があります。 しかし、物体分類、点群、ハイブリッドモデルに共通するのは、AIによる支援機能であることです。
人工知能は、人間が重要な判断をより早く、より深い洞察力をもって行うことを支援することができます。 実際には、人間が社会的、政治的、あるいはビジネス的な文脈を推論することができるため、両者の長所を兼ね備えていますが、センサーが収集した内容に基づいてデータ駆動型の意思決定を行うことで、意思決定プロセスを強化することができるのです。
センサーは大量のデータを生成します。 このデータには、ビジネスプロセスを強化するための、業界横断的な実用的な洞察が含まれています。 しかし、結果として得られるデータはあまりにも大きく、これらの洞察をタイムリーに提供するためにスタッフだけに頼ることはできません。これを解くには、ニューラルネットワークAIのアプローチによって人間の意思決定プロセスを強化することが必要です。 この技術が導入されれば、ビジネスや行政に変革をもたらし、先駆者はセンサーへの投資を最大限に活用できるようになるでしょう。
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