ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワーク6選
連載目次 本連載では、最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning」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きます。 第1回では、Deep Learningと、それを用いた背景に関して、第2回では、Deep Learningを実装する際に用いたフレームワークである「Caffe」に関して、その構築手法や使い方に関して解説し、第3回では、リクルートグループにおける施策事例に関して、より詳細に述べていきます。第4回では、判別精度のチューニングや、「Active Learning」を用いた継続的精度向上など独自の開発ポイントなどを記載していく予定です。 ニューラルネットワークとは、ディープラーニングとは ここに一枚の画像があります。この画像を見たとき、あなたはとっさにどう判断したでしょうか。 このように脳内の
ディープラーニングの画像認識モデルをマウス操作で作成できるWebサービス
京セラコミュニケーションシステム（KCCS）は2016年1月13日、米アルパカDBから画像認識モデル作成サービス「Labellio」を譲り受けて1月19日から運用を始めると発表した。LabellioはWebブラウザーからマウス操作で画像を分類して、画像認識モデルを作成するためのサービス。利用料金は無料。KCCSは今後、有償サービスの提供を視野に入れる。 Labellioは、ディープラーニングを利用した画像認識モデルを、Webブラウザー上の簡単な操作だけで作成できるサービスである。例えば、動物のアルパカが写っているかどうかを判別する画像認識モデルをいったん作成しておけば、この画像認識モデルを活用するだけで、任意の画像についてアルパカが写っているかどうかを判別できるようになる。 Labellioの内部では、オープンソースのディープラーニング用フレームワークであるCaffeが動作している。Lab
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
