【一問一答】マヅコの知らない「異常検知」の世界 - Qiita
これから異常検知を勉強される初心者、中級者の方のために一問一答集を作ってみました。 実際にあった質問も含まれますが、ほとんどの質問は、私が勉強しながら疑問に思ったことです。 なお、各質問には私の失敗談を添えております。皆さんは私のような失敗をしないよう 祈っております(^^)。異常検知に特化した内容となっておりますので、ご了承ください。 初心者の方向け 勉強の仕方編 Q：異常検知を勉強したいのですが、何から手をつけて良いのか分かりません。 A：書籍を買って読むのがおススメです。 最初、私はネット情報で勉強していました。しかし、それにも限界があります。 ところが、書籍（入門 機械学習による異常検知）を買って読んだところ、かなり知識を 得ることができました。最初から、書籍を買っていれば、一年くらい得することができたのに... と思うこともあります（^^； ただ、こちらの本はディープラーニング系
NEC、従来技術の半分の学習データ量でも高精度に識別可能なディープラーニング技術を開発
NECは、従来の半分程度の学習データ量でも高い識別精度を維持できるディープラーニング技術を新たに開発しました。 識別精度の向上には、識別が難しい学習データをより多く学習することが有効ですが、学習に適した質の良いデータを十分に確保することが重要です。本技術は、ニューラルネットワーク(注1)の中間層で得られる特徴量を意図的に変化させることで、識別が難しい学習データを集中的に人工生成します。これにより、少ない学習データ量でも識別精度を大きく向上させ、ディープラーニングを適用したシステムの開発期間短縮に貢献します。 具体的には、ディープラーニング技術の適用に必要な学習データ量を半分程度に削減します。また本技術は、データの種類を問わず汎用的に適用可能であることから、専門家による調整が不要になります。これにより従来、学習データ収集時間やコストの高さが阻害要因となっていた製品の外観検査やインフラ保全など
ラズパイでディープラーニングと筋電位センサを用いた筋電義手（プロトタイプ）作りました - もう疲れたので電子工作します
最近、以前から興味のあった筋電位センサを触っています。 また、ディープラーニングの勉強も始めたのですが、 ディープラーニングの仕組みを理解する中で「ディープラーニングって筋電位センサに応用できるんじゃ？」と閃きました。 そこで色々試してみたところ、簡単な動作推定を行うことに成功したので、まとめてみます。 タイトルにある通り、ラズパイを使ってます。 実際の動作 筋電位センサ（自作） 筋電位センサ（市販：MyoWare） 回路 ディープラーニング入門 ディープラーニング（データ解析） ディープラーニング（データ取得） ディープラーニング（学習） ディープラーニング（推定） システムまとめ 感想 実際の動作 実際に動いているときの動画です。 手を握った時、反った時、屈曲した時の３パターン（厳密には無動作時を併せて４パターン）における筋電位パターンをディープラーニングを用いて分類し、分類結果に応じ
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
処理を実行中です
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
TensorFlowとKubernetesでGPUを利用したワークフローを構築する
