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SAS Institute Japan株式会社

製品資料

SAS Institute Japan株式会社

ディープラーニングのモデル作成で押さえたい基礎知識および実践ガイド

画像識別や予測など、日常からエンタープライズまで幅広い分野での活用が進むディープラーニング。その効果的な活用には、用途に適した構造の選択と、その多様な構造をサポートする柔軟なツールが必要になる。

コンテンツ情報

公開日 2018/11/06 フォーマット PDF 種類 製品資料
ページ数・視聴時間 14ページ ファイルサイズ 849KB

要約

 音声認識や画像識別など、人間が担ってきたタスクを実行できるようにコンピュータを学習させるディープラーニング。その根幹となるアーキテクチャが、データを処理するニューラルネットワークだ。特徴量抽出の時間を最小化し、複雑な計算処理が必要となる分類タスクにも優れたスケーラビリティを発揮するなど、従来の機械学習よりも効率的に精度を高められる。

 このニューラルネットワークでは用途によって適した構造が異なる。画像分析などに使われる畳み込み型、時系列に沿った情報や文章のようなシーケンシャルなデータ処理に適したリカレント(再帰)型などがそうだ。これらの長所を把握することで、コンピュータビジョンやAI bot、時系列分析といった応用が可能になる。

 本資料では、ディープラーニングを構成するアーキテクチャやその活用方法をあらためて解説するとともに、定番の機械学習ツールを使ったディープラーニングモデルの作成方法を紹介する。ディープラーニングモデルの作成をサポートする実践的な資料として、活用してもらいたい。

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