X」chaofensan・duoyangなxianchangのモデルtongheするjishuデータのdaiわりにモデルをjiyueし、tongheすることでよりxianいモデルをつくります。quanてのデータをjiyueしてjixiexuexiをxingったchangheとtongdengxingnengのaiをkaifaできます。X」の特長~類似学習技術との違い~leisiのxuexishoufaとyiなり、クライアントがduziにモデルとデータをbaochiして、サーバがモデルtongheをすることでモデルのxingnengがxiangshangします。活用~外観検査における初見欠陥検出~製造業における外観検査において欠陥の検出にAIの活用が進んでいます。欠陥を検出するAIをつくるためには、欠陥品の学習用のデータが必要になりますが、欠陥品の発生を待たなくてはいけないことや、そのデータの数が少ないことで学習用データを集めることが困難です。そのデータは企業秘密であるため共有することも難しいのが現状です。x」では、gexianchangでgouzhuしたqianxianjianchuのjixiexuexiモデルをgongyouしtongheすることで、yang々なqianxianにduiyingできるaiをつくることができます。