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自然言語処理 私たち人間は「言葉（自然言語）」を当たり前に使っていますが、コンピュータはそのままでは言葉を理解できません。コンピュータが扱えるのは「数値」だけだからです。 そのため、AIに言葉を教える最初のステップは、「言葉を数値（ベクトル...

物体検出 (Object Detection) 解説：「何が」「どこに」あるかを瞬時に見抜く 物体検出は、画像の中に写っている物体の「種類（クラス分類）」と「位置（位置特定）」を同時に特定するタスクです。 画像分類が「この画像は犬です」と画...

画像分類 (Image Classification) 解説：AIによる「仕分け」作業 画像分類は、入力された画像全体を見て、「何が写っているか」を判断し、あらかじめ決められたカテゴリ（クラス）の中から1つのラベルを割り当てるタスクです。 ...

姿勢推定 (Pose Estimation) 解説：AIで「骨格」を透視する 姿勢推定（ポーズ・エスティメーション）は、画像や動画に写っている人物の「関節点（キーポイント）」を検出し、その人がどんな姿勢をしているかを推定する技術です。 単に...

パノプティックセグメンテーション (Panoptic Segmentation) 解説：画像認識の「完全体」 パノプティックセグメンテーションは、「セマンティックセグメンテーション（背景の理解）」と「インスタンスセグメンテーション（個体の識...

インスタンスセグメンテーション (Instance Segmentation) 解説：「個」を見極める、画像認識の最高峰 インスタンスセグメンテーションは、「物体検出（位置特定）」と「セマンティックセグメンテーション（領域分割）」を合体させ...

セマンティックセグメンテーション (Semantic Segmentation) 解説：AIによる「デジタル塗り絵」 セマンティックセグメンテーション（意味的領域分割）は、画像のピクセル（画素）一つひとつに対して「何が写っているか」の意味ラ...

物体検出モデルの進化を極める：「精度」と「速度」の戦いの歴史 「画像の中に何が（分類）、どこにあるか（位置特定）」を同時に行う技術が「物体検出（Object Detection）」です。 この分野の歴史は、いかにして「高い精度」を維持したま...

画像分類モデル（CNN）の進化の歴史：AIブームを牽引した名作たち ディープラーニング（深層学習）が現在のAIブームを巻き起こしたきっかけは、間違いなく「画像認識」の分野における劇的な進化にあります。 G検定の試験対策としても、AIの歴史を...