AI技術まとめ を含む記事
AI技術開発部データサイエンスGの菊地です。今回の記事では次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』を実現するためのデータ分析技術について、過去に執筆された内容をもとにまとめていきたいと思います。こちらの記事は画像認識編、AI運用技術編の続編となります。
AI技術開発部の宇都です。GO株式会社では過去に発信した記事や発表資料をテーマごとにまとめる取り組みを行っています。今回はタクシーアプリ『GO』で利用されているETA(到着予測時間)における内製化の取り組みや精度・運用改善のための工夫についての記事をご紹介します。
スマートドライビング事業部の森本です。AI技術の発信強化の一環として、過去に発信した記事や発表資料をテーマごとにまとめる取り組みを行っています。今回は次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』での本番環境、実験環境、エッジデバイスでのAIに関連した運用技術全般について紹介します。
大規模に収集されたドラレコの映像データは、様々な用途に利活用することができます。詳細を2023年2月に行われたイベント「5万台のドラレコを活用！大規模データ収集・機械学習基盤の全容」で紹介しています。こちらの「道路情報の差分抽出」に関するプロジェクトに関しては、違うまとめ記事の方で紹介したいと思います。AI技術開発部データサイエンスGの菊地です。今回の記事では次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』を実現するための画像認識（コンピュータビジョン）の技術について、過去に執筆された内容をもとにまとめていきたいと思います。
AI技術開発部の宇都です。Mobility Technologies (MoT)ではAI技術の発信強化の一環として、過去に発信した記事や発表資料をテーマごとにまとめる取り組みを始めました。本記事ではその第一弾としてタクシーアプリ『GO』のAI予約というサービスにおけるBigQuery, MLOps, 機械学習モデルの活用事例に関する記事・資料をまとめましたのでご紹介します。