不適切なデータを学習したAIは使い物になりません。Roxy AIはデータを綺麗にすることでAIの性能を最大限に引き出します！
外観検査で使うAIは何より精度が重要。
外観検査AI製品の多くは、精度が上がるまでデータを追加、もしくは、パラメーターチューニングを繰り返すことで精度の向上を狙います。
不良サンプルの数が少ないという条件のもとで高精度を実現するため、Roxy AIはデータ整理を重要視します。
今回のバージョンアップでは以下のような様々な機能を追加し、さらに使いやすく、さらに高精度を実現できるようになりました。
撮影条件の良し悪しをAI学習する前に判断
AIの精度が上がらないのは撮像条件が悪かったからと試行錯誤した後にでわかることがよくあります。
Roxy AIはAI学習に悪影響を及ぼしかねない悪条件を学習前に検出。無駄な試行錯誤や手戻りを最小限にします。
データの自動整理
大量のデータを目視でくまなくチェックする必要はありません。
学習中にAIが不適切と判断したデータを自動的に除外することで、データ整備にかかる時間と工数を削減します。
その他、いろんな観点でデータを観察できる統合ビューアなど
