任意の物体を検出する物体検出モデルをスピーディに開発します
業務内容
オーダーメイド物体検出AIの業務内容:
ご提供内容:
- カスタム物体検出モデルの設計と開発
- モデルのトレーニングおよび最適化
- APIや統合方法の提供
ご購入後の流れ:
- 顧客ニーズのヒアリングと要件定義
- お客様より学習データ、テストデータのご提供(任意)
- モデル開発とトレーニング
- 納品前のテストと調整
製作可能なジャンル:
- 産業用機器の検出
- 医療画像の解析
- ナイフの検出
- 小売業界での商品検出と在庫管理
- カスタム要件に基づく他の物体検出ニーズ
料金プランやオプション:
- プロジェクトの規模に応じたカスタム価格
- ...その他追加予定!
納期:
- プロジェクトの複雑性に基づくが、通常数日から数ヶ月
おすすめの方:
- 特定の物体検出モデルが存在しない、または既存のモデルが適していない場合
- 検出したい対象がニッチ過ぎて、既存のAIを使えない(検出対象:スマホ、ペン、包丁、本、など)
統計学/機械学習を用いたデータ分析を行い、分析結果を納品します
業務内容
▼お勧めしたい事業者様
・自社商品の販売動向を可視化したい事業者様。
・顧客行動の傾向分析・将来予測を行いたい事業者様。
・価格予想モデルを作成したい事業者様。
・施策の実施効果の検証を行いたい事業者様。
▼ご提供内容
・提供いただいた社内データを分析し、統計学的な見地から分析結果をまとめ、『分析結果レポート』のPDFを納品します。分析結果には、当方の分析結果を踏まえた意見を記載します。
・<スタンダード>または<プレミアム>の場合は、『分析モデル(分析に用いたPythonコード)』を納品します。
▼お取引の流れ
①見積もり相談:依頼内容の確認の質問を数回やり取りさせていただき、納期・予算の相談をさせていただきます。ワークスペースを使ったWebミーティングも可能です(見積もり相談は無料)。
②分析に必要な社内データをランサーズのメッセージ機能を通じて送っていただき、事業者様の課題の内容や解決の方向性を踏まえて当方でデータ分析を行います。社内データに個人を特定できる情報が記載されている場合、原則として、マスキング処理の後、データを送付していただきます。
③分析結果をまとめ、分析結果を踏まえた意見を付して、『分析結果レポート』のPDFを事業者様へ送付します。
④『分析結果レポート』の内容を確認いただき、質問等に回答をいたします。解説の記述追加等の修正依頼については2〜4回までお受けいたします。内容説明のWebミーティング開催も可能です。
⑤<スタンダード>または<プレミアム>の場合は、『分析モデル(分析に用いたPythonコード)』を納品します。<プレミアム>の場合は希望に応じて『分析モデル』を2種類(『分析結果レポート』に含まないものも指定可)まで納品します。納品後、質問への回答、概要書の修正、内容説明のWebミーティング等は納品後、2週間の間、対応可能な範囲でお受けいたします。
▼データ分析の例
・売上予測
・顧客行動分析
・延滞予測
・不動産価格の予測
・観客来場者数の要因分析
▼対応可能な分析手法
・回帰分析
・判別分析
・主成分分析
・クラスタリング
・時系列分析
▼料金プランやオプション
<ベーシック>
データを分析し、『分析結果レポート』を納品します。
※レポートの修正依頼は2回までお受けいたします。
<スタンダード>
データを分析し、『分析結果レポート』を提出後、『分析モデル(Pythonコード)』を納品します。
※レポートの修正依頼は3回までお受けいたします。
<プレミアム>
データを分析し、『分析結果レポート』を提出後、『分析モデル(Pythonコード)』を、希望により2種類まで納品します。
※レポートの修正依頼は4回までお受けいたします。
☆オプション☆
・時間単価5,000円で相談に応じます。
・分析モデルの詳細な数式等を記載した仕様書の作成は、一定の追加料金でお受けいたします。
※AIライブラリの詳細な数式等については対応致しかねます。
▼納期
・原則として、『分析結果レポート』はデータ受領から2週間以内に納品します。
・原則として、『分析モデル』は、1種類の場合は『分析結果レポート』の納品から7日後、2種類の場合は16日後に納品します。
AI/機械学習/データマイニングの企画立案~実装/運用まで全工程に対応します
業務内容
・こんな方にお勧め
1)データ前処理工程の実装が必要な方
2)データ前処理工程の設計以降が必要な方
3)AI/機械学習/データ解析を導入したいが、どのような企画を立てれば効果的に進められるか検討が必要な方。
・納品物
1)pythonソースコード、インターフェース設計書
2)基本設計書プラス1)の納品物
3)企画書、実験計画書、ユーザ要求定義書、技術要件定義書プラス2)の納品物
・進め方
共通手順
1)NDA締結、ご要望についての概略ヒアリング、契約締結、上流工程ドキュメントご提供ください
2)NDA締結、ご要望についての概略ヒアリング、契約締結、上流工程ドキュメントご提供ください
3)NDA締結、ご要望についての概略ヒアリング、契約締結、業務知識ドキュメントご提供ください
・アピールポイント
小職につきましては、データ解析経験は長いのでその面での基本的な手順についての情報共有はそれ程お時間はかからないと存じます。
経験ドメインは生物学、医学、ヘルスケア、化学、エネルギー、自動運転、教育などです。DDDについての経験も長いので、これらの分野の業務知識の共有もそれほどお時間はかからないと存じます。
そのため、実際の使用目的などにつきまして、ユビキタス言語を通してアジャイル開発にて詳細に情報共有させていただければ、ご希望に沿ったシステムをご提供できると存じます。
お手軽に機械学習/AIのコンサルティングを引き受けます
業務内容
機械学習・AI・画像処理・点群処理のスキルに基づき、以下のコンサルティングや試作開発を行います。
調査や開発の規模に応じてご予算の相談をさせて下さい。料金表は目安になります。
① 学習用途:
・機械学習、AIの原理
・機械学習、AIの基本的なコーディング方法(Python, C++)
② 適用方法:
・お客様のご事情に合わせた機械学習、AIの適用方法について一緒に検討させて頂きます。
・ロードマップの作成(開発の進め方)のご提案いたします。
私のバックグラウンドは以下の通りです。
【概要】
大手電機会社のR&D、新規事業部門にて①機械学習や②画像/3次元・点群処理の技術開発をおこなってきました。製品としては、計測器、ロボット、電機設備保守、シミュレータ、XRへの技術適用を検討してきました。①、②の技術分野で多数、国際学会での発表経験があります。
①機械学習、②画像/3次元・点群処理などでお困りがありましたら、是非、ご相談下さい。
【実績】
①機械学習/AI:
-AIが学習するデータを省コストで作成する、3次元モデルを使ったデータ拡張を開発
-自律走行ロボット向けに、様々な視点で撮影した画像を使った異常検知を開発
-Semantic/Panoptic Segmentation, 物体検出, 6DoF(物体の位置・姿勢)推定のAIの活用
②画像/3次元・点群処理:
-3次元の周辺環境地図作成(Visual SLAM, Structure from Motion)と、地図を使った位置推定
-ステレオカメラ(2つのカメラ)を使った距離測定、ステレオマッチング、ステレオカメラ校正
-点群Viewerの開発
-カメラとIMUの統合
データ分析 東大AI&データサイエンスサークルの力で 売上upコスト削減し ます
業務内容
データ分析を全て請け負います。
顧客データ、売り上げデータ、社内リソースをただエクセルファイルに入れて塩漬けにしていませんか?
私たちは東京大学のAI研究室のメンバーを多数抱えており、データサイエンスサークルの代表とも繋がっております。
優秀なデータサイエンティストが皆様のデータを分析し、コンサルティングします。
これにより売り上げ向上、社内DX、コスト削減に繋げることができます。
具体例:大手スーパー様の場合
売れた商品と時間のデータから特徴量をみつけ、特売のタイミングと%を試算。
これにより効率的なマーケティングが行え、コスト削減、売り上げアップに繋がった。
脳波やfMRIのデータ分析・データ解析をお手伝いします
業務内容
脳波やfMRIのデータ分析・データ解析をお手伝いいたします。
国立の研究所の研究員として脳波データやfMRIの実験やデータ解析を行っておりました。
MatlabやPythonを用いた事象関連電位、BCIなどの脳波データの解析、MatlabやSPMを用いたfMRIのデータ解析、また脳波とディープラーニングを組み合わせた解析なども対応いたします。
まずはどのようなご要望があるかご相談ください。
販売価格と納期は仮のものを表示しています。
ご相談いただいた内容に応じて具体的な販売価格と納期を提示いたします。
Python によるデータサイエンスと機械学習をします
業務内容
データは企業の主な資産です。より良いデータ、より良い決定を下すことができます。データサイエンスは、データを分析するためのツールを提供する分野です。これには、データの準備と探索、データの表現と変換、データの視覚化、プレゼンテーション、予測分析など、いくつかのサブディビジョンが含まれています。
➡︎だから、あなたの厄介なデータを貴重で意思決定可能なものにしてくれる人を探しているなら、私はあなたを助けるためにここにいます。
【プロジェクトのための私のスキルリスト】
・Python
・Numpy
・Pandas
・Matplotlib
・Seaborn
・Folium
・Scikit-learn
【データの前処理】
・欠落データの処理
・データ補完
・分類のラベルエンコーディング
・カテゴリデータの処理
・特徴変換の手法
・特徴エンジニアリング
【データビジュアライゼーション】
・Matplotlib
・Plotly
・Seaborn
・Folium
【機械学習】
・線形回帰
・ロジスティック回帰
・K 最近傍 (KNN)
・デシジョンツリー分類子
・ランダムフォレスト分類子
・サポートベクターマシン
・ベイズアルゴリズム
ご興味持っていただけましたら、メッセージでお気軽にお声がけください。
どうぞ宜しくお願いいたします!
各種データマイニング手法の効果的な適用により、高度なデータ分析を行います
業務内容
すでにあるデータに何となく適当な分析手法を適用して出てきた最もらしい分析結果に適当な解釈をしても、いくらAIが発達しようとも高度なデータ分析を行うことができません。
効果的なデータ分析を行うためには、何が知りたいのか目的をはっきりさせ、そのためには
どのようなデータが必要なのか、そして現実的に得られたデータをどのように加工すれば
高度なデータ分析が可能になるかをまずはコンサルティングします。そのうえで各種データマイニング手法、多変量解析手法を適用し、高度な分析結果を提供いたします。
- 業務
- コンサルティング
- 手法
- ニューラルネットワーク 決定木分析 クラスターコンピューティング 線形回帰 ベイズ統計 分類モデル
- テクノロジー
- Python R Jupyter Notebook