手書き文字を99.3％の精度で読み取る「Tegaki」--開発元が総額13億円を調達
人工知能の研究開発を手がけるCogent Labsは3月1日、SBIインベストメントおよび、トッパン・フォームズを引受先とする総額13億円の第三者割当増資を実施すると発表した。 今回の調達により、印字・手書き文字をデータ化する「Tegaki」の事業化と複数の新規アプリケーション開発、リサーチとエンジニアリング体制のさらなる強化、次世代人工知能の研究・開発に活用するという。 Tegakiは、印字された文字や手書き文字を高精度で読み取るプロダクト。手書き文字でも、最大99.3％の読み取り精度を実現しているという。業界や事業規模を問わず、手入力作業にかかる業務の効率化とコスト削減、労働生産性の向上を目指す。また、SBIインベストメントとトッパンのネットワークや顧客基盤を活かし、国内市場やアジアなどでのサービス提供も視野に入れるという。 同サービスでは、APIを通じたサービスを提供することで、同社
手書きひらがなの認識で99.78%の精度をディープラーニングで - Qiita
手書きひらがなの認識、教科書通りの畳み込みニューラルネットワーク（ディープラーニング）で、99.78%の精度が出ました。教科書通りである事が（独自性がない事が）逆に読む方・書く方にメリットがありそうなので、Qiitaで記事にします。 ソースコード ソースコードは https://github.com/yukoba/CnnJapaneseCharacter です。 いきさつ いきさつは、友人と手書きひらがなの認識の雑談をFacebookでしていて、ググったら、この2つが見つかりました。 「Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひらがな"の識別95.04%で畳み込みニューラルネットワークをわかりやすく解説」 http://qiita.com/tawago/items/931bea2ff6d56e32d693 スタンフォード大学の学生さんのレポート「Recognizing Handwri
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