Yoloを使った物体検出をしましたが、近所のパンを３種類買ってきて、カレーパン、クリームパン、アップルパイ、それをAI学習させて、パンの画像を認識して判定させて写真になります。パンの写真１つずつにラベル付けする作業が大変ですが、認識できるようになると楽しいです。

AI-OCRのサービスを試してみて、MicrosoftのAzureのAIサービスがデータをExcelっぽく扱えて便利と思いました。
特に明細表部分はセル感覚でデータを扱えるのでプログラムで扱いやすいです。

ChatGPTのようなチャットで質問したり、文章作成、要約をお願いすることができるAWSが提供するサービスです。ユースケースごとにまとめたポータルサイトのようなアプリケーションです。直感的に使いやすいと思います。少し費用が高いですが。。。

画像生成でできることを調査。SDXLの技術でプロンプト指示し画像作成する方法があります。
また、SDXLをベースにLoRAの技術で画像に装飾することができます。ポーズを意識したい場合は、openpose , canny といった技術で表現でき、instantIDという技術で、顔は変えずに画像を作成する技術。プロンプトだけでは難しい表現が追加の技術でできるようになっています。

AWSのSageMakerのCanvasという機能を使って、データ予測をしてみました。
ユースケースとしては、顧客の解約を予測する、在庫を効率的に計画する、料金と収益を最適化する、予定通りの配送率を向上する、がAWSの紹介ページに書かれていました。
タイタニックの乗船者データを使った生存かどうかのデータ予測をしてみました。

Excel の プラグイン に ChatGPT が使えるものがあります。それを使うと、文章の理解をしてくれます。例えば右図の解析する文ですが、文章から朝か昼か夜を認識させるようにしたものです。
詳細は画像をクリックするとリンクする note に記載していますが、朝、昼、夜と分類させています。 Excel は 2次元のセルでも便利、セル関数、VBAプログラム、ChatGPT機能、と運用的に進化しているので、とても便利です。

顔検出の技術が使われている記事はよく見かけます。店舗での混み具合をカメラから取得したり、学校での写真販売は、ネット販売が主流になり、子どもの顔検索機能も入ってきています。
上記２つのパターンでは顔認識の必要な精度は異なりますが、便利になってきています。