機械学習
私たちは、高度な機械学習開発を通じて、組織のビジネス成果の推進と業務効率の向上を支援します。
コンピュータビジョン、自然言語処理、予測分析、およびハードウェア高速化などのテクノロジーを活用して、機械学習アプリケーションを
作成します。
私たちのアプローチ
要件を理解する:
ビジネスにとって有益なソリューションを開発するという目的のもと、要件整理をするためのビジネス上の課題を明確化します。
そして、そのビジネス課題をデータサイエンスの問題に転換します。
データ収集:
データは、CSVから音声ファイルまで、あらゆる形式やサイズで存在し、いずれも問題を解決するための
貴重な情報を含んでいる可能性があります。技術的な専門知識とビジネスの専門知識を駆使して、
適切な種類のデータを収集することは極めて重要なステップです。
データエンジニアリング:
より多くのインサイトを引き出すためにデータを構造化し、機械学習アルゴリズムと互換性のあるデータパイプラインを構築します。
モデル構築:
その問題に適した技術、アーキテクチャ、およびモデルを特定し、
パフォーマンスを向上させ、市場導入までの時間を短縮するベースラインモデルを形成。
適切なトラッキング機能を備えた、スケール可能ななエンドツーエンドのトレーニング
パイプライン（学習の自動化プログラム）を構築します。
評価と展開:
構築したパイプラインに新たな機能を追加しながら、繰り返しテストと改善を行います。
モデルドリフト（機械学習の内容が時間経過とともに現実から遅れを取る事象）のような
問題に対処するために、適切な推論アーキテクチャを監視機能と共に設定します。
必要に応じてアクティブラーニングのメカニズムも導入します。
Machine learning algorithms
Are modeled in many ways on human minds
私たちの強み
エキスパートシステム
- 知的リスク評価
- 監査とコンプライアンス
- 不正の検知
- IoTと音声信号を用いた診断予測
高度な分析
- 予測分析と処方分析
インテリジェントオートメーション
- プロセスマイニング
- ロボティックプロセスオートメーション
コンピュータビジョン
キーポイントマッチングからセマンティックセグメンテーションまで、
御社の問題に基づいたソリューションを提供しています。
具体的な例として、スキャンされた文書から署名を検出するための
物体検出、フォームから特定の情報を抽出するための画像アライメント、
表画像から情報を抽出するためのOCRと物体検出の組み合わせなどが
あります。
自然言語処理
NLP は私たちの仕事の非常に重要な領域です。最先端のトランスフォーマーベースのネットワークを使用して、関係抽出、固有表現認識、その他のシーケンスからシーケンスへの問題など、複数の問題を解決します。この領域での私たちの仕事の例としては、BERT を使用してAmazon レビューでアスペクトベースの感情分析を実行すること、質問応答メカニズムを使用して情報を抽出すること、OCR と固有表現認識および品詞認識を組み合わせて時間的依存関係や否定マーカーを理解することなどが挙げられます。
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