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qiita.com/michelle0915
動機 AIを使って異常検知(製品の良品・不良品を見分ける等)を行いたいと考えたことがある人は多いのではないでしょうか?実際にAIが得意とする分野ではありますが、実際に取り組んでみると、不良画像のデータが十分に収集できない、異常判定の可視化が難しいなど、躓くポイントが多かったりします。 今回は、シンプルな実装かつ最小のリソースで異常検知を実現するための手法の一つとして「オートエンコーダ」と呼ばれるAIモデルを、実際のコードサンプルや動作例と共に紹介したいと思います。 オートエンコーダ(自己符号化器)1 オートエンコーダはニューラルネットワーク構造のパターンの一つで、入力データを一度低次元データに変換するパート(エンコーダ)と低次元データから画像を復元するパート(デコーダ)で構成されます。モデル全体の目的としては、入力データをなるべくそのままに出力することです。 入力データがそのまま出力データ
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