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2017年11月10日(金)IT Leaders編集部

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　特徴の1つは、3つの画像の組を教師データとして与えることである。クエリー画像とそれに似ている画像、似ていない画像の3つの画像の組を教師データとして与えることで、類似尺度をコントロールする。ランク学習と呼ばれる機械学習手法をディープラーニング技術と融合させた。

　さらに、従来のタグに基づく類似度と組み合わせることもできる。これにより、導入初期などで学習データの量が少ない段階でも利用できる。

　リアルタイムに検索できることも追及した。検索対象となるデータベース中の画像に対して、ニューラルネットワークを用いた特徴抽出／インデキシングを事前に実行しておくことで、新規に入力されたクエリー画像に対しても高速に類似度を計算できる。

　導入コンサルティングサービスも提供する。機械学習技術は、導入の初期段階からに専門的知見が必要になり、導入のハードルが高いという課題があった。ユーザーのビジネスにおいてどのように活用できるかを議論したり、どんなデータを使えばいいのかを選定する段階から支援する。

　ディープラーニングのアーキテクチャとしてResNetを使った。100層を超える深いニューラルネットワークのアーキテクチャであり、画像認識のコンペティション「ILSVRC」で人間を超える精度を可能にしたモデルである。画像理解のコアにResNetを使うことで、画像の内容を正確に把握して検索できるようにした。