「ディープラーニング 画像検査」に近い情報
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「ディープラーニング」に関する記事情報

職人 vs. ディープラーニング、AIの本当の価値とは

日々、日進月歩で進化するAIも、現状では熟練者の「職人ワザ」を再現することは難しいといわれています。AIを活用しても現場の完全無人化は難しいのです。では、今AIを導入する価値とは何なのでしょうか。

ディープラーニング、必要な画像データ数と種類の真実

ディープラーニングを画像認識に活用するためには、学習の段階でどのようなステップを踏む必要があるのしょうか。必要な画像データ数や、画像の種類は? 具体例で説明します。

表で分かる、ディープラーニングと従来の画像認識の違い

ディープラーニングを使った画像認識は、従来の方式と何が違うのでしょうか。現場の技術レベルや認識対象の特長といった項目ごとに、表で説明します。さらに、ディープラーニングを使うべきではないケースについてもお伝えします。

3分で知る、ディープラーニングで「できること」「できないこと」

従来の機械学習に比べて、圧倒的な精度を誇る深層学習。しかし、なぜそれが可能なのでしょうか。その仕組みを知ると、深層学習の「できること」「できないこと」が見えてきます。

aiboのAIから見るソニーの本気、ディープラーニングツールを公開

新型aiboで注目されるソニー、実は2010年からディープラーニングへの取り組みを開始している。aiboにも搭載されているそのツールの特徴とは?

ディープラーニングを大幅短時間化「MN-1」って何?

2017年末の性能ランキングで高順位をマークしたプライベートスパコン「MN-1」。汎用GPUが開く、ディープラーニングの新機軸とは?

用語解説:ディープラーニング(Deep Learning、深層学習)

AIを活用したビジネス開発が活発だ。なかでもディープラーニングは注目を集めているが、その理由は? 私たちの業務はどう変わる? どこで使える? 基礎知識から技術応用のアイデアまでを解説する。

敵はいるのか? 人工知能が本当に必要なセキュリティとは

機械学習やディープラーニングは、ここ数年で劇的に進化を遂げた。一方でハッキングリスクを考えねばならない。求められるセキュリティ対策を議論する。

「ディープラーニング」に関するIT製品情報

AI活用を左右するストレージ選び、GPUの高速性を最大限に引き出す要件は?

株式会社データダイレクト・ネットワークス・ジャパン

AIやディープラーニングの中核はワークフロープロセスにある。だが、採用したフレームワークや戦略、機能によって、プロセスの規模と複雑さは際限なく拡大する。その負荷を解消し、迅速に処理するためにはストレージの選択が重要だ。

AIの第一人者が語る“デジタル変革後の世界”、ディープラーニングの未来とは?

日本ヒューレット・パッカード株式会社

国内でのAIに対する理解はいまだグローバルスタンダードには程遠いが、その中でディープラーニングをビジネスに結び付けるにはどうすればよいのだろうか。デジタル変革後の世界や日本の姿について、東京大学大学院教授の松尾豊氏に聞く。

ディープラーニングで進化する「画像認識」、製造業での活用に必要な3要素とは

日本アイ・ビー・エム株式会社

製造業におけるAI活用で特に効果が期待されるのが、ディープラーニングの進化で活用領域が広がった「画像認識」だ。しかし、それを実装するには、データの質と量、人材確保、インフラ整備という3つの課題を解決する必要がある。

専門知識不要、ディープラーニングの作業負担を解消する最新ツールの効果

日本アイ・ビー・エム株式会社

ディープラーニングを用いた画像・映像解析は、これまで専門知識が必要な作業とされ、その作業負担も非常に重いものであった。だが、いまや画像のタグ付けや解析は、専門知識やプログラミング作業がなくとも実行可能になった。

カギはCPUとGPUの高速接続、ディープラーニングの膨大なワークロードへの対応法

日本アイ・ビー・エム株式会社

ディープラーニングやビッグデータ解析など、膨大なワークロードを処理するために注目されるGPU。しかし、GPUだけでなく、CPUとの接続も加速しなければ実際の性能は向上しない。その解決策となるのが、CPUとGPUの高速連携技術だ。

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