【図解】ディープラーニングの仕組みを徹底解説 ー機械学習との違いや学習方法も | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2020年6月6日 みなさんこんにちは、AINOWライターのゆーどーです。 AIについて勉強をしていると、よく「機械学習」や「ディープラーニング」という言葉に出会います。 「ディープラーニングって聞いたことはあるけど、その仕組みまでは分からない…」 「知識を身に付けても、キャリアでどう活かせばいいのだろう…」 と気になる方も多くいるのではないでしょうか？ そこで今回は、データの高速処理が可能な「ディープラーニングの仕組み」とキャリアで活かすための資格試験について解説していきます。 高い処理能力で注目されるディープラーニングとは？ ディープラーニングとは、大量のデータを学習することで、そのデータの中から特徴を自動的に発見し、画像認識や音声認識などを可能する技術です。 例えば、今までの機械で画像認識を行う場合、その画像の中でどの点に注目すればいいのかなどを、人間が指定しなくてはい
PyTorch (6) Convolutional Neural Network - 人工知能に関する断創録
今回は畳み込みニューラルネットワーク。MNISTとCIFAR-10で実験してみた。 MNIST import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms # Hyperparameters num_epochs = 10 batch_size = 100 learning_rate = 0.001 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(device) 今回からGPU対応した。PyTorchはKerasと違ってGPUモードにするために明示的にコーディングが必要。ここがちょ
フリーエンジニアのIT案件ならレバテックフリーランス
コンピュータに過去のデータを分析させ、未来のデータを予測させる機械学習。商品のレコメンドシステムや写真の顔検出など、身近なところに機械学習は広く活用されています。また、Microsoftの「Azure Machine Learning」、Amazonの「Amazon Machine Learning」、Googleの「Cloud Machine Learning」、といったクラウド機械学習サービスが公開されたことで、機械学習を専門としないエンジニアでも活用できるようになりました。 そこで今回は、「機械学習でどんなことができるか」をつかんでもらうために、機械学習にはどんな手法があるのかをざっくり把握できるスライドをまとめました。機械学習に興味をお持ちの方はぜひご参照ください。 機械学習の案件を提案してもらう
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
