![ソニーがディープラーニング用“コアライブラリ”をオープンソース化](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3147b2984cd52e7a83de7e360c0be3054057bf65/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fav.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Favw%2Flist%2F1067%2F368%2Fsony01.jpg)
AWS re:Invent 2016に「Amazon AI」傘下のサービスとして、ディープラーニング技術を用いた画像認識サービス「Amazon Rekognition」を発表しました。 今回のブログは、「Amazon Rekognition」(以下Rekognition)のような画像認識サービスどのように活用されるのかを考えていきたいと思います。 Rekognitionには以下4つのする機能が提供されています。 ■Object and Scene detection(物体およびシーンの検出) Object and Scene detectionは、画像内の物体を識別するために使用するための機能です。 例えば、多くの物体があるリビングルームは沢山の物が置いてある事が多いですよね。 Reocognitionは、Object and Scene Detection機能により、花、コーヒーテーブル
ディープラーニング実践入門 ~ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう! ディープラーニング(深層学習)に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング(深層学習、deep learning)。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル(MNISTなど)を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで! この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
「スゲー。これが今の日本の技術か……」 「世間はここまで進歩していたのか」 開発したのは、兵庫県西脇市に本社を置くシステム開発会社・ブレイン。創業35年、いまも社員20人のうち約16人がエンジニアという、生粋の技術者集団だ。 約10年前にゼロから開発スタート マシンの名前は「BakeryScan」(ベーカリースキャン)。「お店に提供を始めたのは今から4年ほど前。最近になって突然『ネットですごい反響がある』と人に言われて驚いた」――ブレインの原進之介執行役員はこう話す。 BakeryScanの開発が始まったのは2008年にさかのぼる。きっかけは、地元・兵庫県のパン店社長から相談を受けたことだった。 「人が足りなくて困っている。経験の浅い外国人スタッフでもレジ打ちや接客ができるようなシステムを作ってほしい」――。 だが、同社のパンに関する専門知識はゼロ。そこから待ち受けていたのは、約6年にわた
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