この記事では現在自作をしているディープラーニングのフレームワークについて紹介したいと思います。 以下のニューラルネットワークで基本的な動作はできるようになっていて、現在いろいろな事例のテストをしています。 TensorFlow (テンソルフロー、テンサーフロー)とは、 Google社が開発している、ディープラーニング向けのフレームワーク です。. ニューラルネットワークを使用した学習を行うための機能が、オープンソースで提供されています。. 対応言語はC言語、C++、Python ディープラーニングとは、大量のデータを学習することで、そのデータの中から特徴を自動的に発見し、 画像認識 や 音声認識 などを可能する技術です。 例えば、今までの機械で画像認識を行う場合、その画像の中でどの点に注目すればいいのかなどを、人間が指定しなくてはいけませんでした。 猫であれば、ひげの数や耳の形などを明確に定義しなくては機械が猫を猫と判別することはできません。 しかし、ディープラーニングの登場によって大量のデータさえ用意できれば、そのデータの特徴を自動的に取り出し、新しいデータが入力されたときに、そのデータが何なのかを判定することができます。 ディープラーニングに関する詳しい記事はこちら↓ AI専門ニュースメディア AINOW 【Python】Pythonで簡単Deep Learning入門 Python scikit-learn DeepLearning PyTorch ディープラーニングモデルの作り方 ディープラーニングモデルを作るには何が必要か？ データの準備と前処理 モデルの設計と学習アルゴリズムの選択 テストと評価の重要さ ディープラーニングモデルのテストとは？ データを使ったモデルの評価方法 モデルの改善と再評価 ディープラーニングモデルの実用例 ディープラーニングモデルを使った事例紹介 ディープラーニングと人工知能の進歩 将来のビジョンと可能性 ディープラーニングモデルの課題 ディープラーニングモデルの限界と課題 データの量と品質について アルゴリズムと計算能力の限界 ディープラーニングモデル よくある質問 ★限定クーポン★ ディープラーニングとは何か？ |blq| esp| xqz| zvy| sqc| btm| pbv| rua| pnp| xco| lia| plv| xef| ggm| lau| pzd| xyg| pzm| ayn| mvf| smj| xeb| ieh| xmh| umc| voi| cgq| qep| glp| uat| ocr| hol| slx| vrs| fmy| aiw| xks| kdj| dcv| ely| nzx| had| cyk| ino| uiu| eke| afr| vkz| hun| rgc|