NTT、取得条件が完全に未知なデータからでも高精度な認識モデルを学習可能な深層学習技術を発表
昨今、深層学習を核としたAIの活用が期待されているが、深層学習の性能を引き出すには、質・量を兼ね備えた学習データが不可欠だ。 しかし、これまでの深層学習では、環境や撮影デバイス、制作・加工手段など取得条件が異なる学習デー … Read more
単純なアルゴリズムで解決しないようなあいまいな問題を解決するために、機械学習やディープラーニングといわれる手法が話題になっている。あくまでも問題解決の手法の一つであることから、万能ではなく、向き不向きがある手法ではあるが、画像や音声認識など様々な分野での活用が見込まれる、AIについてここでは紹介する。
人工知能(AI)は、これまでの単純なアルゴリズムでは判断できなかったようなことを、判断する際に使われる。
例えば、画像AIに代表される、ディープラーニングは、画像データからその画像が何であるかを見分けることができる。
また、分類、回帰、異常検知、ニューラルネットワークなど、様々な数式を用いて行う機械学習もある。
AIとは、もともと脳の仕組みを数式に置き換えるための研究であり、現状産業界でAIと呼ばれている数式意外にもたくさんの研究成果があるため、今後の用途に応じた発展が期待されている。
AIの基本と事例を紹介する。
昨今、深層学習を核としたAIの活用が期待されているが、深層学習の性能を引き出すには、質・量を兼ね備えた学習データが不可欠だ。 しかし、これまでの深層学習では、環境や撮影デバイス、制作・加工手段など取得条件が異なる学習デー … Read more
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