少ない学習データで導入可能な人工知能

少量のデータセットで解析が可能なスパースモデリング技術を採用しています。 大量の学習データが入手できない、学習データの収集に多大なコストがかかる分野で、AIテクノロジーを活用する新しい可能性を開きます。

通常のディープラーニングとは異なり、アルゴリズムが出す結果は人間にとって理解が可能で、意思決定のプロセスも可視化されます。

これは、結果がどのように生成されたかを理解することが不可欠である医療分野においては特に重要視されています。

少ない計算資源を用いて、既存のハードウェアにアルゴリズムを組み込み可能です。

最小の電源とネットワーク帯域幅を使用しながら、リモートデバイスで容易にスケールアップすることができます。