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畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の魅力とウォーリーを探せプロジェクトその1
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畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の魅力とウォーリーを探せプロジェクトその1
機械学習の世界に足を踏み入れると、その広がりと可能性に驚かされます。特に、畳み込みニューラルネッ... 機械学習の世界に足を踏み入れると、その広がりと可能性に驚かされます。特に、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像分析の分野で優れた成果を上げています。今回は、CNNの基本的な概念から始め、実践的なプロジェクトとして「ウォーリーを探せ」の絵本に挑戦する構想を紹介します。 畳み込みニューラルネットワークの基礎 畳み込みニューラルネットワーク(Convolution Neural Network)は、画像分析を行うための機械学習手法の一つです。画像内のパターンを学習し、物体や顔などを認識することが可能です。また、最近では自然言語処理にも応用されています。 CNNは主に「畳み込み」と「ニューラルネットワーク」の処理から成り立っています。畳み込みは画像の特徴を抽出し、ニューラルネットワークはその特徴を分析します。 https://world4jason.gitbooks.io/resear