高精度的异常数据检测系统

简单地说，异常数据检测就是用来检测AI没见过的东西的算法。例如，当有AI对狗和猫进行分类时，如果有鸟进入输入数据，就可以检测到输入的数据与正常情况不同。另一个示例是，假设有地板或瓷砖的图像，如果有通常不应该存在的划痕或污迹，则可以检测为异常区域。

最先端的技术

分布外数据检测（Out-of-distribution）和异常数据检测（Anomaly Detection）的应用非常广泛，最新的AI技术也在不断刷新。我们不断追赶前沿，提供世界水平最高精度的解决方案。

实施案例

クライアント	零售咨询业M公司
背景・課題	新商品的图像包含AI模型没有学习的类别商品，导致分类模型的性能大幅下降，无法向零售商提供正确的分析结果。
解决方案和实施后的结果	通过使未学习过的商品大概率被自动分类为“其他”，从而提高了整体分类模型的性能，并实现了实用性能（准确率超过97%）。