No.61「ディープラーニングのためのデータ前処理サービス、コンサルの提供」

なぜいまこれが？

従来の回帰式や画像処理判別に比べ、ディープラーニングは、数値データによる推定モデル作成や画像データによる判別、判定等を高速、高精度に実現することができます。しかしながら、ディープラーニングに必要な画像や数値データは、フォーマットが揃っている正しいデータを用いないと、精度が高い判定や推定を得ることができません。

当社ではディープラーニングや機械学習を適用する際の画像の最適なサイズ加工、欠損データの処理等の前処理サービス、さらに、判定精度が向上するようにアルゴリズムのチューニング支援を提供いたします。

これがポイント！

ディープラーニング処理フローの例およびディープラーニング適用事例を図１、図２に示します。

オリジナルデータをそのまま、利用できることは少なく、データを整える処理（データクレンジング）が重要です。

・数値データの場合

異なるフォーマットのデータを組合せる場合、データ項目の一部が欠落している場合には、ディープラーニングがデータ処理できるように異常値、文字列、欠損のデータ部分の加工や除去を行います。

・画像データの場合

多数の画像が揃っていても、画像のサイズや解像度が異なっている場合には、画像サイズや解像度の統一が必須となります。適切な画像認識を実現するために、トリミング、サイズ統一、画像回転/鏡像処理を行います。

また、画像データは数値データよりも情報量が大きいため、大量な画像データでは高速な計算処理能力が必要となってきます。

当社は、高速並列処理とGPGPU（General-purpose computing on GPU）の豊富な開発経験を活かしたビッグデータ処理も提供いたしておりますので、お気軽にご相談下さい。