2020-02

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AI

ディープラーニング、機械学習の基礎数学

微分係数の定義。 導関数の公式。 偏微分。 ベクトルの和。 行列の和。 行列の積。 統計学。 相関。
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ディープラーニングの法律、倫理、現行の議論

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。 プロダクトを考える。 データを集める。 データの加工、分析、学習。 実装、運用、評価。 クライシスマネジメント。
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ディープラーニングの産業への応用 その2

産業への応用の応用例を列挙。 タクシー需要予測。 来店者情報。 無人コンビニ。 多様な作業。 物流。 農業。 金融。 学習。 インターネット関連。
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ディープラーニングの産業への応用 その1

産業への応用の応用例を列挙。 不良品検出。 予兆検知、予防保全。 バラ積みピッキング。 自動運転。 ロボットタクシー。 診断支援。 ゲノム解析。 介護。 メンテナンス効率化。 建設現場。 産業廃棄物。 防犯、監視。
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ディープラーニングの研究分野 その3

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。 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(Speech synthesis)と音声認識(Speech recognition)の両方を行えるモデル。
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ディープラーニングの研究分野 その2

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。 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れている。 "単語の意味は、その周辺の単語によって決まる " という言語学の主張をニューラルネットワークで実現したもの。 有名な例は以下。
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ディープラーニングの研究分野 その1

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。 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) 2012年のイメージネット画像認識コンテスト(ILSVRC)に従来手法のサポートベクターマシンに代わって優勝。
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ディープラーニングのテクニック その4

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。 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「行動を学習する仕組み」になる。 教師あり学習と混同し易いが、一連の行動系列の結果としての報酬を最大とするように学習する。 明確な答えがあるわけではない。
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ディープラーニングのテクニック その3

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。 時間軸に対して何かパターンを持っているデータは時間軸に沿って入力される。 時間情報を反映できるような仕組みとして、リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network:RNN)が使用される。
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ディープラーニングのテクニック その2

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。 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、数値情報としては3次元になる。 畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network:CNN)は座標情報の2次元データを入力するモデルとなる。
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