画像認識│ぴょんぴょこぴょん

2019年10月30日
2019年10月31日

学習画像の取扱・保管方法

★　この記事では、AIにおける画像の取扱・保管方法について分かりやすく説明　　することを目標としています。随時更新します。 ◎ 学習画像の取扱・保管方法学習画像が多くなるということは、学習面で見れば良いことかもしれません。多くの画像を扱うには、それなりの責任があります。現状どのような規則があるのか […]

2019年9月14日
2019年9月14日

学習済みモデル

☆　この記事では、学習済みモデルについて分かりやすく説明することを　　目標としています。 ◎ 学習済みモデル ☆学習済みモデルとは、学習ベースの分類器(識別器)が入力を分類(識別)するために必要な、事前学習をしたモデルのことです。 ◎ 学習済みモデルの最適化学習済みモデルによって、認識精度は変化し […]

2019年8月24日
2019年8月25日

アンサンブル学習(集団学習)

★　この記事では、アンサンブル学習について分かりやすく説明することを　　目標としています。随時更新します。 ◎ 単語分類回帰のように具体的な数値を予測するのではなく、与えられたクラスに分ける（ラベリングする）こと回帰学習時に入力データと出力データから対応する規則を学び、未知の入力データに対し […]

2019年8月24日
2019年8月25日

画像認識のアルゴリズム検討

★　この記事では、画像認識アルゴリズムを検討する際に必要なことについて分かりやすく説明することを目標としています。随時更新します。 ◎ ロバスト性 ☆ロバスト性とは、外乱や障害に強いという意味です。画像認識で言えば、画像の一部が隠れていたり、角度が悪かったり、かすれている、などがありま […]

2019年7月6日
2019年8月24日

画像認識の歴史

★　この記事では、画像認識の歴史について分かりやすく説明することを　　目標としています。随時更新します。 ◎ 画像認識の歴史画像認識は、知能ロボットの視覚を実現するために研究が始まったと言われています。 1966年に、人工知能の父とも呼ばれるMarvin MinskyがMITの学生に、夏休みの課題 […]

2019年3月21日
2019年8月24日

ブースティング

★　この記事では、ブースティングについてわかりやすく説明することを　　目標としています。随時更新します。 ◎ ブースティングとは ☆ブースティングとは、複数の識別器を組み合わせて１つの強力な識別器を学習するアンサンブル学習の1つです。 ◎アダブースト ☆アダブーストとは、代表的なブースティングの1つ […]

2019年3月21日
2020年3月20日

SVM

★　この記事では、SVMについての概要をわかりやすく説明することを　　目標としています。随時更新します。 ◎ SVMとは ☆SVMとは、識別型分類器のことです。クラスを高次元で最大限に分離できる超平面を学習します。大量のデータセットが使用可能な時に限っては、ブースティングやランダムツリーには劣ります […]

2019年3月21日
2019年6月23日

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)

★　この記事では、畳み込みニューラルネットワークについての概要を　　わかりやすく説明することを目標としています。　　随時更新中です。 ◎ 単語深い構造・・・局所特徴抽出、統計的特徴抽出、コーディング、プーリングをそれぞれのモジュールとして、このモジュールを多段に重ねた構造。深層学習・・・深い構造を […]

2019年3月21日
2019年11月17日

分類結果の評価

★　この記事では、機械学習による分類結果の評価方法について、わかりやすく　　説明することを目標としています。随時更新します。 ◎ 分類器の評価教師あり学習において、ある学習アルゴリズムや作成した分類器が、どのくらい機能するのか、知る必要があります。つまり「実際の性能の計測精度」を向上しなければなら […]

2019年3月21日
2019年7月6日

インスタンス認識

★　この記事では、インスタンス認識についてわかりやすく説明することを　　目標としています。随時更新します。 ◎ インスタンス認識とは ☆「スターバックス」を「カフェ」ではなく、「スターバックス」と出力する過程のことです。インスタンス認識は、類似画像検索と強い関連を持ちます。 ◎ インスタンス認識の […]

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