連載目次 最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning（ディープラーニング・深層学習）」と、それを用いた画像に関する施策周りの実装・事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説していく本連載。 前回までは、下記のように解説してきました。ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Net（CNN）の基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワークを紹介し、リクルートグループで画像解析において積極的に利用しているフレームワーク「Caffe」を中心にDeep Learningを利用した画像解析について解説。そして、リクルートグループにおける画像解析の事例を紹介し、ビジネスへの活用に当たり、CNNだけでは乗り超えられない壁を乗り越えるまでの試行錯誤の過程を解説しました。 第1回「ニューラルネットワー

日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味があるエンジニアにとって大いに参考になる記事が集まった。投稿者の属性についても「ゴリゴリの文系」や「おじさんSE」「中