創業者の二人が機械学習を始めたのは、最近のAIやディープラーニングへの関心が高まるよりもずっと前のことです。二人とも、1990年代初頭に、手書きの数字を認識するための最初のニューラルネットワークを作成し、学習させました。
ディープラーニングは素晴らしい技術であり、十分なデータがある場合には、与えられたタスクに対して最適な選択となることがよくあります。しかし、正確なモデルを学習するのに十分なデータがない場合や、導入対象がディープラーニングのソリューションに必要な電力やエネルギーのリソースが不足している場合もあります。このような場合には、より伝統的な機械学習のアプローチが適しているかもしれません。当社のチームは、AIやディープラーニングだけに限らず、お客様のユースケースに最適なテクノロジーをアドバイスします。
ディープラーニングソリューションが最良のアプローチであると思われる場合には、データの収集とアノテーションから、トレーニング、評価、展開に至るまで、システム開発のあらゆる側面についてアドバイスを提供します。
当社のソフトウェア開発チームのメンバーは、C、C++、Pythonなどの言語を用いて、大手企業で長年にわたりソフトウェア、アプリケーションの開発を行ってきました。これらの実績は、クラウド上で動作するLinuxから、iOS、Android、Raspberry Pi上で動作する組み込みアプリケーションまで多岐にわたっています。
私たちは、C++とPythonの両方のAPIを使用して、トレーニングとデプロイの両方でTensorflowとPyTorchを広範囲に扱ってきました。しかし、私たちのチームの知識とスキルは、ディープラーニングだけにとどまりません。網羅的ではありませんが、私たちが豊富なハンズオン経験を持つ技術には次のようなものがあります。
ROS2 オープンソースのロボットツールキット
OpenCV コンピュータビジョン用のオープンソースツールキットの決定版
既存のデータソースがある場合はそれを利用し、可能であれば人工的なデータを作成し、必要であれば現実のデータを収集してアノテーションを行うなど、お客様のタスクに最適なデータについてアドバイスします。
お客様がご自身のデータをお持ちの場合は、どのように前処理やアノテーションを行うべきかをアドバイスいたします。また、大量の画像、テキスト、音声データのアノテーションに長年の経験を持つ当社のアノテーターチームにすべてをお任せいただくことも可能です。