機械学習という言葉をご存じですか？機械学習は「AI」や「人工知能」「ディープラーニング」に深い関わりがあります。AIは最初から自ら学習するわけではありません。学習に使う大量の情報から解析し、学習するのです。
ここで重要なのは学習に必要な情報を事前に用意することです。学習に使うデータを準備するのが、従来では時間がかかり導入のネックになっていました。
2021年4月、マルチプラットフォーム向け統合開発環境【Unity】を提供するユニティ・テクノロジーズ・ジャパン株式会社は、AIトレーニングに向けた合成データセット【Unity Computer Vision Datasets】の提供を発表しました。
この記事では、【Unity Computer Vision Datasets】によって、どんな利点があるのかまとめました。ぜひ参考にしてください。
機械学習とは
機械学習とは、人間や動物が経験を通して自然に学習することをコンピュータにさせようとするデータ解析技術です。従来の決められた方程式やモデルで解析するのではなく、コンピュータがデータから直接的に情報を学習します。
機械学習とは
機械学習でできる主な事例として、次の事例が挙げられます。
・画像処理
顔認識、動き検出、オブジェクト検出
・予知保全
自動車の故障予知、製造業の機械メンテナンスの予知保全
・自然言語処理
テキスト認識、音声認識アプリケーション、OCR
今までAIで機械学習をする上で、学習に必要なデータを用意することが大変な労力が必要とされました。主に時間やコストの問題が機械学習をする上でのネックな問題です。
Unity コンピュータビジョン
Unity コンピュータビジョン<画像引用：Unity>
機械学習を進める上でネックとなっていた学習データを解決する手段として、2021年4月ユニティ・テクノロジーズ・ジャパン株式会社は、AIトレーニングに向けた合成データセット【Unity Computer Vision Datasets】の提供を発表しました。
Unityによる合成データセットの提供開始でAIトレーニングの時間と予算を大幅に削減が可能になりました。またカスタマイズ可能なコンピュータビジョンの提供により、プライバシーを損なうことなくデータへのアクセスを拡大することができます。
▼公式YouTube
Unity Computer Visionを使用する利点
【Unity Computer Vision Datasets】を使用する利点としてUnityの公式サイトから次の5つが挙げられています。
利点1 完全にラベル付け
合成画像には事前にラベル付けされ、アポイントニングされ、人為的ミスの可能性が減少します。
利点2 無制限のデータ多様性
エッジケースシナリオ、what-if状況、環境変動などをキャプチャするトレーニングデータを生成します。
利点3 最大80%のコスト削減
予算を破ることなく、膨大なデータセットを生成します。
利点4 最大30倍の高速モデル開発
トレーニングの反復サイクルを短縮し、コンピュータ ビジョン モデルの展開を加速します。
利点5 最大30%の精度の高い検出
純粋に合成画像を使用してトレーニングしたり、実際の画像の小さなサンプルで増強したりすることで、モデルのパフォーマンスが大幅に向上します。
（一部抜粋：Unity Computer Vision）
価格
【Unity Computer Vision Datasets】の価格は、画像枚数ごとに支払う価格が異なります。使用を検討する場合、一度公式サイトからお問い合わせをする必要があります。
▼公式サイト Unity Computer Vision
https://unity.com/ja/products/computer-vision
まとめ
【Unity】機械学習に必要なコンピュータビジョンのデータセット使用の利点は
いかがでしたか？この記事では機械学習に必要な合成画像データ【Unity Computer Vision Datasets】について解説いたしました。
今後、機械学習が当たり前に使用される時代が来ます、そのときまでに機械学習に必要な学習データを準備しておく必要があります。
しかし学習データをただ用意すればいい訳ではありません。
「どんな学習データを用意すればいいのか？」
「3Dモデルの学習データを用意したいがどうしたらいいか分からない」
「データセットだけでなく、カスタマイズした独自の学習データを用意したい」
などお悩みがありましたら、ぜひONETECH ASIAにご相談ください。
ONETECHはベトナムオフショア開発でAR/MR/VRソフトウェアの開発に力を入れています。UNITY開発、AR、VR、XR開発、UNITY開発、3DCG制作でお困りのことがあればお気軽にお問い合わせください。
