ディープラーニング技術を用いたエッジコンピュータによる高速な画像認識ソリューション | マシンビジョン大全｜FA（ファクトリーオートメーション）用途で活用する事例を紹介するウェブメディア | マシンビジョン大全｜FA（ファクトリーオートメーション）用途で活用する事例を紹介するウェブメディア
株式会社日立ソリューションズ・テクノロジー（旧：日立超LSIシステムズ）（以下、当社）は、独自のディープラーニング技術を用い、単眼カメラの入力画像から自動車、人物、白線などの物体を検出し、物体までの距離を測距する技術を開発した。これを用いた「画像認識ソリューション」を2018年6月より提供開始している。 安価な小型の組込み向けGPU（Graphics Processing Unit）モジュール（Jetson TM TX2）と単眼カメラを組み合せ、リアルタイムな物体検出および測距を実現し、高度な認識技術を必要とする人工知能型アプリケーション開発を支援していく。 開発の経緯 近年、人工知能による映像・画像の解析技術や、ディープラーニングによる人に近い視認性をもつ画像認識技術は、周辺環境の安全性把握や障害物検知などが必要とされる監視カメラ、自動運転やロボティクスなどの様々な分野で実用化されている
深層学習入門 ~順伝播編~ - Qiita
対象者 深層学習シリーズの記事です。 前回の記事はこちらです。 ここでは順伝播について、まずはスカラでの理論を説明して、それから行列に拡張します。 前回記事で紹介したコードに追加していったり修正していく形となるので、まずは前回記事からコードを取ってきておいてくださいね〜 次回の記事はこちら 目次 スカラでの順伝播 スカラでの順伝播理論 スカラでの順伝播実装 行列での順伝播 行列での順伝播理論 行列での順伝播実装 __init__メソッドの実装 行列演算について 行列和 行列の要素積 行列積 転置 スカラでの順伝播 ここでは、スカラ(実数)での順伝播の理論と実装を説明します。といっても、だいたい基礎編で既に述べている通りです。 スカラでの順伝播理論 まずは理論ですね。 このニューロンモデルから見ていきます。 これを定式化すると$f(x) = \sigma(wx + b)$となることはここで述
【入門】強化学習 - Qiita
強化学習をざっと勉強した際のまとめです。 入門者の参考となれば幸いです。 強化学習とは 強化学習の位置付けはこのようになります。 【用語】 - 教師あり学習 - 教師データとして入力とその出力がある - 回帰や分類問題 - 教師なし学習 - 教師データがない - データの特徴を抽出したり、表現変換 強化学習では何をしていくかというと、 「将来の価値を最大化するような行動を学習」 していきます。 強化学習のモデル 強化学習の基本的な仕組みは次のようになっています。 以下の$t$は任意のステップを示します エージェント（意思決定者）: 意思決定と学習を行う主体 環境: エージェントが相互作用を行う対象 状態: 環境がエージェントの行動を反映した上で、エージェントに与える状況, $s_t$ 行動: $a_t$ 報酬: $r_t$ 方策: $π_t(s, a)$:確率分布で表される行動戦略。任意の
機械学習の実装とアルゴリズムをバランス良く学べる書籍を執筆しました - Qiita
scikit-learnライブラリを用いて、機械学習の実装とアルゴリズムをバランス良く学んでいただく書籍を執筆しました。 AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ（電通国際情報サービス 清水琢也、小川雄太郎 、技術評論社） https://www.amazon.co.jp/dp/4297112094/ 既に発売開始しています。 機械学習の ・各種アルゴリズムの実装 ・それぞれのアルゴリズムの動作の仕組み これらを学んでみたい方に向けて執筆いたしました。 ご活用いただければ幸いです。 昨年書いた書籍 つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング（小川雄太郎、マイナビ出版） の、機械学習版のような位置付けです。 本記事では、 ・本書を書いたモチベーション ・本書の概要 ・本書の目次 を紹介いたします。 本書を書いたモチベーション 本書
機械学習モデルの推論web APIサーバーの構成 [FastAPIの実装例あり] - Qiita
本記事の目的 機械学習の推論web APIの典型的な構成を紹介します。必ずしもWEBの知識や機械学習の知識はなくても読める内容だと思います。（実装例は除く） 紹介する構成は、業務でいくつかの機械学習モデルの推論web APIをたてた経験からきていますが、あくまでも個人的見解なので、こっちのほうがいいよーってのがあればコメントで教えていただけると幸いです。 実装例ではweb frameworkは非同期処理の扱いやすさ、実装のシンプルさの観点からFastAPIを使います。 目次 機械学習の推論web APIの構成 実装例 1. 機械学習の推論web APIの構成 本記事では、2つのパターンを紹介します。 注) まず、共通部分の説明をします。機械学習の知見が必要なのは基本的に共通部分だけです。もし、機械学習に詳しくない or webに詳しくない場合は、共通部分と後述の部分で役割を分担できるので、
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DeepLearningの歴史、学習方法について (E資格対策) - Qiita
まずディープラーニングがどのように発展していったのかお話しします。 第一次ニューラルネットワークブーム ある時、脳の神経細胞を仕組みを再現した人工ニューロンを作ります。 人工ニューロンとは上図のようなものを指します。 この複数の信号から1つの信号を出力するアルゴリズムをパーセプトロンと呼びます。 この人工ニューロンを2つ重ねるとが学習できるらしくブームが起こります。下図。 ですが世の中の多くを占めている非線形の問題が解けなく、ブームが終わります。 第二次ニューラルネットワークブーム 実は3層以上重ねるとどうやら非線形問題が解けることは知られていましたが、誰も実装まで手が付けられませんでした。 ところがある時、BackPropagationという方法が発見され、3層以上を重ねられました。 何層も重ねたものをニューラルネットワークと呼びます。 （アルゴリズムを多層パーセプトロンといいます。）
【機械学習】決定木をscikit-learnと数学の両方から理解する - Qiita
今回はわかりやすい例を出しましたが、確かに部屋を決めるとき、私たち自身も下記の様な考え方をするのではないでしょうか。 どの条件が一番上に来るかは人それぞれですが、例えば1階は少し嫌で、2階以上かをまずは考え、2階以上であれば、さらにオートロックもあればいいね、という意味で部屋を借りる。 逆に、2階以上じゃなくても（1階の部屋）、ある程度の部屋の広さならまあ借りてもいいか、逆に1階だし狭いなら借りないな・・・・というようなフローで考えていくと思います。 まさにこれが木の構造を表していて、このように条件を分岐させて判断を決めていくのが決定木です。 では、この条件の分岐はどのように決められるのでしょうか。今出した例は直感的な説明で、根拠も何もなかったと思います。 ここで出てくるのが「不純度」です。 詳細は後半の数学の章に回しますが、この不純度を元に決定木は条件の分岐を決めています。 要は、元のデ
メルアイコン生成器を作った話 - Qiita
はじめに このアイコンをご存知でしょうか。 かの有名なMelvilleさんのアイコンです。 Melvilleさんに好きなキャラなどを描いてもらい、それをtwitterのサムネにしている人が大勢いることで知られ大きな支持を得ています。 この方の描くアイコンはその特有の作風から、「メルアイコン」などとよく呼ばれています。 代表的なメルアイコンの例 （それぞれゆかたゆさんとしゅんさんのものです (2020/2/19現在)） 自分もこんな感じのアイコンが欲しい！！！！！！ということで機械学習でメルアイコン生成器を作りました。 本記事ではそれに用いた手法をおおざっぱに紹介していきたいと思います。 GANとは 生成にあたってはGAN(Generative adversarial networks、敵対的生成ネットワーク)という手法を用いています。 図の引用元 この手法では画像を生成するニューラルネット
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