学習済みモデル

学習済みモデルとは、機械学習や深層学習によって事前にトレーニング（学習）されたAIモデルのことです。

大量のデータを用いてパターンを学習した後、その結果を保存したものが学習済みモデルであり、推論エンジンを使って実際の認識・判定・予測に利用します。

画像認識、外観検査、OCR、物体検出、ばら積みピッキング、異常検知などのAIシステムでは、現場では学習済みモデルを読み込んで推論処理を行う構成が一般的です。

スマートファクトリーやエッジAI、クラウドAI連携において基本となる要素です。

■AI処理の流れ

学習 → モデル作成 → 学習済みモデル → 推論 → 結果

※現場で使うのが学習済みモデル。

■学習とは

※完成したものがモデル。

■学習済みモデルの役割

※推論に使用。

■Pre-trainedモデルとは

※最近は転移多い。

■AI構成

クラウド → 学習 ↓ モデル保存 ↓ エッジ → 推論

※一般構成。

■製造業での用途

※現場は推論。

■モデル形式

※推論で使用。

■学習済みモデルの注意

※現場最適化必要。

■エッジAIでの使用

カメラ ↓ 推論エンジン ↓ 学習済みモデル ↓ 結果

※基本構成。

■メリット

■デメリット

※設計重要。

■関連用語

■まとめ

学習済みモデルとは、AIが事前に学習した結果を保存したデータです。

ロボットや外観検査では推論時に読み込んで使用します。