email
translate menu

Speed up your Machine Learning

フィックスターズの機械学習ソリューション

機械学習とは

機械学習は、人間と同じような学習機能をコンピュータ上で実現しようとする技術・手法であり、大量データの背後に潜む規則性や知識を見出し、一般化を行うことで進められます。ハードウェア性能の飛躍的な向上に伴い、学習に使用する「ビッグデータ」を早く、大量に、かつ安価に処理できるような環境が整い始め、画像認識や音声認識、自然言語処理など様々な分野を対象に急速に利用が広がっています。

特に、機械学習の中でも「ディープラーニング」と呼ばれる手法に多くの注目が集まっています。ディープラーニングは、生物の神経回路網に擬したニューラルネットワークを多層に持つ機械学習手法の一種で、画像認識などのベンチマークテストで驚くべき結果を示したことで、有効性が広く認知されるようになりました。このような性能向上の背景には、GPUやCPUといったプロセッサの性能向上など、大量データの高速処理を支えるハードウェアの進化があったと言えます。

...

機械学習への注目が高まる中、より一層高度なアプリケーションで利用されるようになり、用いられるデータ量は爆発的に増え高速処理への需要は日々拡大しています。加えて、機械学習の活躍の場が多岐に渡り、様々な制約条件の元、機械学習を行わなければならないような事例が急増しています。まさに、利用条件に合わせた高速化が必須な時代と言えます。

フィックスターズの機械学習ソリューション

— 大量データの高速処理で、ソフトウェアをより一層賢く

image

多岐にわたる適用分野

ディープラーニングが注目されるきっかけとなった画像処理を中心に、金融分野における株価や不動産価格の推定や、産業分野における製造プロセスの歩留まり向上など、様々な分野での機械学習の高速化を手掛けています。

category

アルゴリズム開発支援

最新論文・レポートの調査を行い、ディープラーニングを中心に、お客様の意図するアプリケーションに適した機械学習アルゴリズムの提案、開発、加えて、実機環境に合わせた実装を行います。

wb_incandescent

アプリケーション、ハードウェアごとの高速化

お客様の想定するアプリケーションやハードウェア環境に合わせ高速化を行います。一般に機械学習で使用されることの多いGPUはもちろん、実機で利用する組込み向けSoCなどに対する最適化や、分散並列処理による高速化を行います。

事例紹介

慶應義塾大学医学部との共同研究

高確率で良性腫瘍
高確率でがん

慶應義塾大学医学部と共同で、超音波検査装置の描出する動画に対してリアルタイムに腫瘍を検出する解析システムを開発しています。

この解析システムにより乳房超音波所見の見落としを削減し、より早期での乳癌の発見と治療が可能になります。解析システムの画像認識には深層学習を用いており、高速かつ高精度に腫瘍を認識することができます。また慶應義塾大学医学部がもつ乳癌の診断データを学習データとすることで、より高い精度での診察を行うことができます。

プレスリリースを見る arrow_right_alt

関連ソリューション

機械学習に関連する様々なソリューションを提供しています。

クラウドで完結するビジョンAIのエッジデバイス開発プラットフォーム

...

センサー・デバイスごとの自動最適化で、理想だったアプリ開発プロセスが今すぐ実現します。

アプリの最適化を新開発の技術で自動化し、センサーやチップごとに性能を引き出した上で比較できます。長い時間とコストをかけなければできなかったエッジデバイスの比較検討を、アプリごとの特性に合わせて短時間に実施できます。

関連する事業分野

大量データの高速処理が求められる様々な産業分野で、お客様の製品に最適な高速化ソリューションを提供しています。

フラッシュストレージ

詳しく見る

産業機器

詳しく見る

ヘルスケア

詳しく見る
arrow_upward

Fixstars Corporation

Social Links