畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を解明
Автор: GRIチャンネル
Загружено: 2021-10-21
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【データサイエンスもくもく会】
詳細はこちら →https://gri.jp/news/13542
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ディープラーニングの技術が浸透してきている今、顔認証、機械翻訳、検索エンジン、レコメンド機能、AIスピーカーなど様々な恩恵を受けています。ディープラーニングの研究開発が一番進んでいる分野は「画像認識」です。画像認識とは、画像から特徴を見出し、画像に映っている物体を識別する技術の一つです。コンピュータにデータベースから大量の画像データを与え、対象物の特徴を「学習」させます。
画像認識の最も強力な手法は、畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network; CNN)です。CNNは多数の層からなるニューラルネットワークです。画像データを入力すると、モデルの入り口付近ではまず明暗単純な特徴を認識し、モデルの下流に進むにつれてより複雑な特徴を抽出できるようになります。画像から有効な特徴量が抽出しながら、高精度の認識結果へと導きます。
CNNの実績は、ディープラーニングが世の中に注目されるきっかけになり、第3次 AI ブームの火付け役となりました。
今回の【もくもく会】では、CNNの仕組み、進化の歴史、画像認識の応用などについて、丁寧に解説しました。
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※この動画は2021年10月7日(木)の【データサイエンスもくもく会】第1回のアーカイブです
●データサイエンスもくもく会
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