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ディープラーニング活用術

速水 悟=岐阜大学 工学部 電気電子・情報工学科 教授、知能科学研究センター センター長
日経エレクトロニクス

目次

  • 話題の最新技術を現場で活用するために

    最終回

    非常に強い関心を集めている機械学習や深層学習(ディープラーニング)について、本連載ではその基本原理と活用の可能性について述べてきた。今回はまとめとして、これらを現実の課題に適用する際の心構えと考え方のポイントについて、事例を交えながら解説する。(本誌)日経エレクトロニクス

  • 系列から系列への変換と、対応付けの学習

    (第3回)

    前回は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、再帰型ニューラルネットワーク(RNN)、長・短期記憶(LSTM)について解説した。今回は、系列変換モデルと対応付けの学習について、注意型ネットワークとコネクショニスト時系列分類法を取り上げる。また、ライブラリーの利用について見渡していく。 (本誌)日経エレクトロニクス

  • 畳み込み/再帰型ネットワークと長・短期記憶の特徴

    (第2回)

    開発現場への応用が急速に進んでいる機械学習。その中で注目すべきものの1つが、現在話題のディープラーニング(深層学習)である。前回に引き続き、ディープラーニングの活用のために重要と考えられるポイントについて解説を進める。今回は、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、長・短期記憶…日経エレクトロニクス

  • 機械学習をどのように活用するか?

    (第1回)

    人工知能の一分野である機械学習への期待が高まっている。人工知能の中でも、製品・サービス開発への応用が急速に進んでいるのが機械学習である。さらにその中で注目すべきなのが、技術領域としての統計的機械学習や、現在話題になっているディープラーニング(深層学習)である。本稿では、これらを現場で活用するために有…日経エレクトロニクス

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