2020-02

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ディープラーニング、機械学習の基礎数学

微分 関数\(y=f(x)\)の接線を\(x=a\)に於いて引き、その傾きを\(y=f(x)\)の\(x=a\)に於ける微分係数と呼び、\(f´(a)\)と表す。 微分係数の定義 $$\lim_{h ...
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ディープラーニングの法律、倫理、現行の議論

G検定対策はこちら はじめに AIプロダクト開発の工程を通じて関連する法律、倫理、現行の議論について記載する。 AIプロダクトを作る工程 以下のサイクルとなる。 プロダクト...
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ディープラーニングの産業への応用 その2

G検定対策はこちら はじめに 産業への応用の応用例を列挙。 サービス、小売り、飲食店 タクシー需要予測 人口統計、気象、運行の各種データで予測。抽象的で複雑な特徴を獲得する...
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ディープラーニングの産業への応用 その1

G検定対策はこちら はじめに 産業への応用の応用例を列挙。 ものづくり 不良品検出 「不良品が発生する頻度が少ない」ことが課題。良品データのみの特徴を抽出し、その差分で不良...
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ディープラーニングの研究分野 その3

はじめに ディープラーニングの研究分野である、音声認識と強化学習について記載する。 音声認識 RNNの聴覚、音声分野の成果としてWaveNet(ウェーブネット)が存在する。WaveNetは音声合成(S...
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ディープラーニングの研究分野 その2

はじめに ディープラーニングの研究分野の一つである、自然言語処理分野について記載する。 ベクトル空間モデル word2vecは、「単語→ベクトル」の意で、ベクトル空間モデルや単語埋め込みモデルとも言わ...
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ディープラーニングの研究分野 その1

はじめに ディープラーニングの研究分野の一つである、画像認識分野について記載する。 画像認識分野 基本的には以下課題がある。 位置課題検出課題 AlexNet(アレックスネット) 2...
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ディープラーニングのテクニック その4

はじめに ディープラーニングの合わせ技のようなものが存在。それらについて記載する。 深層強化学習 強化学習 教師あり学習、教師なし学習以外に強化学習と呼ばれる分野も存在する。強化学習とは「行動を...
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ディープラーニングのテクニック その3

はじめに ディープラーニングのもう一つの有名どころのモデルとしてRNNについて記載する。 RNN(リカレントニューラルネットワーク) 時系列データ 時間軸に対して何かパターンを持っているデー...
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ディープラーニングのテクニック その2

はじめに ディープラーニングの有名どころのモデルとしてCNNについて記載する。 CNN(畳み込みニューラルネットワーク) 画像データ 画像データは座標情報(縦横)の2次元に、色情報を加えたもので...
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