ディープラーニングの産業への応用 その2

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産業への応用の応用例を列挙。

人口統計、気象、運行の各種データで予測。
抽象的で複雑な特徴を獲得するため、AutoEncoderの技術を使用。
(Stacked denoisng AutoEncoder)

テナントごとのデータ分析と活用。
来店者の属性や行動から原因を把握。

人手不足解消の観点から模索する動きあり。

人手不足解消の観点から双腕型マルチモーダルロボットを用いて、不定形物を扱う複数の作業に対しての取り組みあり。

物流画像判別、倉庫運用最適化

高齢化に伴う離農に課題あり。
これの対策として収穫ロボットの研究が進められている。
また、農薬散布のピンポイント化による農薬コスト削減の取り組みもある。

時系列解析系ディープラーニングによる株価予想、不正取域検知が行われている。

オンライン講義サービスの利用が広まるに伴い、ユーザの効率的な学習サポートの試行が始まる。
また、昨今の教育傾向として、「課題解決力」を求めることから「記述式解答」が増加。
採点効率向上を狙って感じの認識率を引き上げる取り組みがある。

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