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もう一つが近年急速に注目を集める「エンドツーエンド型」(E2E)と呼ばれるアプローチです。この手法では、カメラやセンサーからの入力データから直接、操舵角やアクセル/ブレーキ出力を生成するため、従来のモジュール型アプローチ(認識→予測→判断→制御)とは異なるパラダイムでシステム設計が行われます。
近年、AI技術を活用したOCR(光学式文字認識)が企業や自治体の業務効率化において注目されています。従来のOCRでは限界があった、手書き文字、複雑なレイアウト、多言語混在文書なども、AIを導入することで高精度で認識できるようになり、帳票処理やペーパーレス化などのDX推進にも寄与しています。 しかし、その性能を最大限に引き出すには、「質の高い学習データ」が不可欠です。AI-OCRモデルの精度は、どれだけ多様で現実的なデータで訓練されるかによって大きく変わります。 本稿では、AI-OCR開発に必要な学習データの調達方法や、品質・法令面での留意点について解説します。
Datatang株式会社(Nexdata)は、最新のAIデータソリューションと高品質なトレーニングデータセットを提供することで、お客様のビジネス成長をサポートしてまいりました。このたびは、横浜で開催される『画像センシング展2025』に出展します。皆様のご来場とご相談をお待ちしております。
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