機械学習モデルを作成する - Training
Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構
画像のデータセット作成が楽になる！Microsoft のアノテーションツール、VoTT のご紹介 | SBテクノロジー (SBT)
クラウドエンジニアブログ 画像のデータセット作成が楽になる！Microsoft のアノテーションツール、VoTT のご紹介 印刷する 画像分類、物体検出、セグメンテーションなどの画像認識を行う際、避けては通れないのが、学習に使用する正解データセットの生成です。 機械学習全般に言えることですが、精度の高いモデルを構築するためには質の良い学習データを用意することが重要です。もちろん、単にモデルを作るだけであれば、公開されているデータセットの中から条件にあうものを使用する形でもかまいません。しかし、実務への応用を目指し、会社独自の機械学習モデルを構築する際には、自社で保有する動画・画像から学習用のデータセットを作成する必要があります。 ただ、画像に対してアノテーションを行い、学習用のデータセットを作成する工程では、多くの時間と人件費がかかってしまうことが課題でした（アノテーションとは、対象となる
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