ArduinoとTOF距離センサでつくるドーナツプレーヤ【後編】 | Device Plus - デバプラ
前編：ArduinoとTOF距離センサでつくるドーナツプレーヤ 今回は、Arduinoを使った電子工作を前編、後編の2回に分けてお届けしていきます。ここでユニークな電子工作を紹介してくれるのは、物事の関係性をテーマに活動するアーティストである平原真さんです。大阪芸術大学准教授でもある平原さんは、これまでもコンピュータや電子デバイスを使ったメディアアートを多数制作されており、Device Plusでもこれまでに、「Arduinoを使ったソーラーパネルで動くデジタル飼育箱」の制作を紹介して頂いております。そんな平原さんが今回紹介してくれるのは、ArduinoとTOF距離センサでつくるドーナツプレーヤ。前編では動作テストまでを紹介しましたが、いよいよ今回は完成までを紹介していきます。果たしてどんな音色が流れるのか、どうぞお楽しみください！ はじめに みなさん、こんにちは。平原です。前編ではドーナ
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
SSII2020TS: Event-Based Camera の基礎と ニューラルネットワークによる信号処理 〜 生き物のように「変化」を捉えるビジョンセ...SSII
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半教師あり学習のモデル仮定 - でかいチーズをベーグルする
Machine Learning Advent Calendar 2014の12日目。 最近半教師あり学習に興味があってちょっと勉強してみたのでそれについて書いてみる。自分が勉強した時に読んだ文献も下の方に書いたのでもし興味があれば。 半教師あり学習はラベル付きデータに加えてラベル無しデータも使って学習できるということですごく魅力的なんだけど、何も考えずに使うと教師あり学習より精度が落ちることがよくある。 ラベル無しデータはその名の通りどのクラスに属すかが分かっていないデータなので、何かしらの モデル に基いてそのデータがどのクラスに属するかを仮定してやらないといけない。つまりデータの分布（モデル）に仮定を置かないといけない。半教師あり学習をする上ではこれが 一番重要。 Introduction to Semi-Supervised Learningのp.15にもこう書いてある。 the
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