要約
日本企業でも、代表的なプログラミング言語であるPythonを活用し、業務改善に取り組んでいる企業が増えています。
その中でも、株式会社Preferred Networks（PFN）が、自社の人工知能技術とPythonを活用して、イメージ認識や自然言語処理の分野で高い成果を出している事例があります。
以下で、PFNの事例を紹介します。
詳細内容
PFNは、人工知能技術を活用して様々な問題に取り組んでいます。
その中でも、イメージ認識や自然言語処理の分野において、Pythonを活用したデータ処理によって高い成果を出しています。
PFNのイメージ認識技術には、深層学習を活用した畳み込みニューラルネットワークが用いられています。
具体的には、PythonのライブラリであるChainerを基盤として、多数の画像を用いた学習を行い、精度の高い画像認識モデルを構築しています。
以下に、PFNのイメージ認識技術の一例として、街中で自動車を検出するシステムを紹介します。
まず、学習用の画像データを収集します。
PFNでは、様々な場所で様々な状況下での画像を収集し、それらを手動でラベリングすることで学習データを作成しています。
その後、Chainerを使って、学習モデルを作成します。
学習モデルを用いて、実際に自動車を検出するシステムを構築するためには、以下の手順が必要です。
まず、対象となる画像を読み込みます。
その後、学習済みのモデルを用いて、画像内に存在する可能性のある自動車の位置を推定します。
この推定は、画像のピクセルごとに行われ、画像内の複数の領域を検査して最適な領域を見つけるための賢いアルゴリズムを活用しています。
次に、推定された位置に矩形を描画し、自動車を視覚的に強調します。
最後に、出力された画像を保存または表示します。
以下のコードは、Chainerを使用した自動車検出システムの一部です。
xは、画像を表す変数です。
~~~
# 推定
y = model.predict(x)# 推定値の処理
if isinstance(y, tuple):
bbox, label, score = y
else:
bbox, label, score = y[:, :, :, :], None, Noneif bbox is not None:
for i, bb in enumerate(bbox[0]):
if score is not None:
conf = score[0, i]
else:
conf = None
vis_bbox(img, bb, label, conf, label_names=label_names)
~~~以上のように、PFNでは、Pythonを活用して機械学習技術を駆使して、様々な問題に取り組んでいます。
企業の業務改善にも、Pythonを活用することで、高い成果を出すことができることが挙げられます。
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