Neural Network Console概説: GUIで直感的にディープラーニングしよう!:AI・機械学習のツール&ライブラリ Sonyが自社製品でも活用する信頼性の高いディープラーニングツール「NNC:Neural Network Console」の概要と特徴を筆者なりに分析して紹介。どんな人がどんな用途で使うべきかの指針も提案する。
「AI」や「機械学習」といった言葉を耳にすることが増えていますが、その仕組みを理解するのは難しいと感じる人もいるはず。ジョージア工科大学のAIに関する研究チームであるPolo Clubが、機械学習の代表的なモデルである畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を視覚的に理解できるウェブアプリ「CNN Explainer」を公開しています。 CNN Explainer https://poloclub.github.io/cnn-explainer/ 実際にCNN Explainerを操作しているムービーは以下。 Demo Video "CNN Explainer: Learning Convolutional Neural Networks with Interactive Visualization" - YouTube CNNは機械学習における分類器のひとつで、ニューラルネットワークを用
AI(人工知能)に関わる技術、なかでもディープラーニングが急速に発達し、社会のさまざまな領域で実際に利用されるようになりました。その背景のひとつには、AI分野での研究開発に多大な投資を行っている大手IT企業が、その成果の一部をオープンソースとして公開し、世界中のエンジニアが自由に使えるようになったことがあります。 こうしたオープンソースのAI関連ライブラリには、Googleの「TensorFlow」やFacebookの「Torch」といった海外のIT企業のものだけでなく、国内にもPreferred Networksの「Chainer」やソニーの「Neural Network Libraries」などがあります。最近では、関連した情報も数多く手に入るようになりました。 また、これらのライブラリの多くには親切なチュートリアルも用意されており、AIの開発経験がないエンジニアでもさほど手間を掛ける
新しい技術が発表されるたびにネット上でひとしきり話題になるのが、ディープラーニングを活用した画像加工。一般的な画像処理ソフトでは到底真似のできない加工の数々は、どのような処理が行われているか見当もつかず、驚かされることもしばしばだ。 また最近では、これら技術をそのままブラウザ上で体験できるサービスが、併せて公開される例も増えている。当初からセットで公開されるケースもあるが、公開された技術をぜひ自分でも試してみたいという読者の声に応える形で登場するケースも少なくなく、長期に渡ってSNS上で話題になるので、目につく機会はひときわ多い。 今回は、個人が無償で試せることを条件に、いまオンラインで利用可能なディープラーニングやAIを用いた画像加工・作成サービスをまとめて紹介しよう。 白黒写真が自然なカラーに「Automatic Image Colorization」
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