Custom Vision Serviceを使ってみた - Qiita
Custom Vision Serviceの発表 現地時間5/10にシアトルで行われたBuild 2017キーノートにてCognitive Servicesの一つとしてCustom Vision Serviceが発表されました。 Custom Vision Serviceとは 今までのCognitive Serviceは基本的にはモデルをMicrosoftが準備しており、顔写真から年齢、性別などを推測するなどができました。 今回発表されたCustom Vision Serviceはモデルを自分で作ることができます(しかもGUIで)。 Buildのデモでは様々な種類の植物の写真をアップロード、学習させた後に種類のわからない植物の写真から種類を判定していました。 つまり前に話題になったきゅうり選別機のような判定機構をコーディングレスで作成できるのです!! 実際に使ってみる MSのりんなも犬種の
これからは自分の知能をAI化して売る世の中になる！ - bohemia日記
これは株式会社ネクスト(Lifull) Advent Calendar 2016の17日目の記事です。 こんにちは。ぼへみあです。 SFにありそうな大層なタイトルを付けましたが、割と現実的に起こりえそうという話をします。 より具体的には、ディープラーニングによる弱い人工知能の発達で、専門的な領域の判断能力をAI化し、知能を販売もしくはAPI提供するというビジネスが成立していくのではないかと思っています。 画像分野における機械学習の現状 ディープラーニングによるブレークスルーは、特に画像解析分野で大きな進歩をもたらしました。 特に一般物体認識と呼ばれる、写真になにが写っているか把握するタスクは、毎年コンペティションが行われており、精度がどんどん向上しています。 さらには、Google Cloud Vision API、Amazon Rekognition API、IBMのWatson Vis
ディープラーニングが活かすIoT
2. アジェンダ l IoT時代の深層学習 – RNN – VAE – 深層強化学習 l PFNの取り組み – デモ：深層強化学習 + データ同化 + 転移学習 + 分散学習 – DiMO : Edge Heavy 分散ストリーム処理理プラットフォーム – Chainer : 新しい深層学習フレームワーク OSS 2 3. ディープラーニングとは l 層が深く、幅も広いニューラルネットワークを利利⽤用した 機械学習⼿手法 l 2012年年の⼤大ブレーク以来、研究コミュニティのみならず 産業界に多く使われてきた – 2014〜～2015年年中に出された関連論論⽂文数は1500を超える* l 画像認識識、⾳音声認識識などで劇的な精度度向上を果たし、その 多くが既に実⽤用化されている – Googleは47の⾃自社サービスで既に利利⽤
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