Amazon MLでプログラミング不要の機械学習＆簡単データ解析 - 648 blog
機械学習やディープラーニングというと、研究者や高度なエンジニアでなければ活用できないというイメージがあった。 しかし現在では、エクセルを使えるレベルのスキルがあれば、ディープラーニング（深層学習）によるデータマイニングを利用できる。 そこで今回は、『顧客ごとの成約率を機械学習で予測する』という例題を使って、Amazon ML（Machine Learning）による機械学習とデータ解析の方法を説明したい。 目次 目次 更新履歴 2016.12.18 手順４ はじめに Amazon ML（Machine Learning）について 機械学習について Amazon MLの仕組み Amazon MLによる簡単ディープラーニング実践 今回の例題 １．AWSに登録する ２．S3にデータを設置する ３．Machine Learningを起動する ４．機械学習モデル（MLモデル）を作る ５．特定データに
Facebook、“ほぼ人間レベル”の顔認識技術「DeepFace」を発表
米Facebookの人工知能（AI）ラボが、顔認識技術「DeepFace」に関する論文（リンク先はPDFダウンロード）を公開した。 この技術は、ディープラーニング（深層学習）と呼ばれるニューラルネットワーク技術を採用している。Facebookは昨年12月、人工知能研究ラボを立ち上げ、深層学習を研究するヤン・ルカン教授を所長に迎えた。 DeepFaceの2つの画像の顔の識別精度は97.25％で、人間（97.53％）とほぼ互角という。従来の顔認識技術より25％精度が上がったとしている。 実験には、公開されている画像データベースやFacebookにアップロードされている4030人の440万点の画像、米GoogleのYouTubeの動画内の顔データを集めたデータベースを利用した。 DeepFaceは画像内の顔から3Dモデリング技術で正面を向いた顔の画像を作り、これを1億2000万以上のパラメータを
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