テクノロジーパートナー事業ユーザー中心のデザイン思考と、専門性の高いエンジニアリングを組み合わせて最適なデジタルソリューションを提案。 クライアントの課題解決に寄り添う伴走型のパートナーとしてプロダクトの定量的なインパクトとともにクライアントのビジネスを成功に導きます。 01 Webサイト制作WEBSITE PRODUCTION ターゲットと目的にマッチしたクオリティの高いウェブ制作をお約束します。 ホームページは作るだけでなく、長い期間をかけて育てるという考え方が必要です。 リリース後も継続的な提案と改善で、クライアントのビジネスの成長を支え続けます。 MORE 02 プロダクト開発PRODUCT DEVELOPMENT スマートフォンアプリやLINEミニアプリ、WebサービスなどWeb領域を中心とした技術を得意としています。 最先端の技術を素早くキャッチアップし、ビジネス課題を解決する
WO2014105866A1 - System and method for addressing overfitting in a neural network - Google Patents System and method for addressing overfitting in a neural network Download PDF Info Publication number WO2014105866A1 WO2014105866A1 PCT/US2013/077608 US2013077608W WO2014105866A1 WO 2014105866 A1 WO2014105866 A1 WO 2014105866A1 US 2013077608 W US2013077608 W US 2013077608W WO 2014105866 A1 WO20141058
Deep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio」のリリースのお知らせという記事を見かけたので試してみました。 公式のチュートリアルに従えば簡単にDeep Learningを使った画像認識を試すことが出来ました。 まずはLabellioにアクセスします。 サインインをクリック。 アカウントはGitHubまたはGoogleアカウントと紐づけするようです。 ログインするとモデル作成画面に飛ぶのでCreate Modelをクリック。(kinmosaは過去に私が作成したモデルです) モデル名を入力してAdd dataをクリック。 今回はご注文は機械学習ですか?で使ったデータセットをzip形式で送る方法を使いました。 このようにラベル名のついたフォルダにそのキャラの顔画像を入れます。フォルダ直下に入れたファイルはフォルダ名のラベルが付くようです。
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