Shares新しい問題が起きると人間は解決しようとします。場合によっては機械や人工知能に任せた方が最適なこともあるのです。以下ではなぜ木材を測定したり、木材の数を数えたりすることが多い機械の介入が多いと利益を生じる作業の一つだと思うのかを説明しています。木材測定の作業は決まっています。常に同じやり方で行わなければならず、クリエイティブに問題解決する方法は必要ありません。アルゴリズムが全く斬新な状況を解決しなければならないとなると、いい仕事はできないでしょう。木材は一つひとつがよく似ているため、認識するのはかなり可能なのです。木材の検量回数を減らしているのか木材の測定には一定の長さの時間がかかりがちです。木材を積んで、検尺棒などをつかって、測定して、計算するのには非常に時間がかかります。確かに、1本だけならほんの数秒しかかかりませんが、もし何百本もの木材のあるはい積を測定しようとしたら、さらに時間がかかります。人間がはい積を見るだけでおおまかなサイズを即座に想定するのと同じ方法で、アルゴリズムはすぐに画像全体を処理できます。人工知能の使用はスケールの大きいものに対してのみ適しています。一例としては、音検出器を作るには、多くの訓練データが必要になります。場合は、何十万枚もの測定画像が学習に必要なのです。次に、アルゴリズム自体の開発には時間もお金もかかります。多くの場合、検知器を開発するのに必要な投資はそれ自体に支払われることはありません。使えば、木材を検知するためのプログラムが既に作られているため、月額プランなどの購読費を通して開発費をほんの少し支払うだけでいいのです。無料トライアルや相談はこちらからどうぞ。ARTICLES持続可能性:なぜ重要なのか?なぜAIが適切なのかTimbeter、東南アジアと中南米での拡大に100万ドルのシードラウンドを終える。