Web教科書 セマンティックセグメンテーション
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...
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Web教科書 Web教科書 物体検出モデルの進化と歴史
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...
Web教科書 画像分類モデル（CNN）の進化の歴史
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...
G検定の試験に向けて G検定の最短合格ロードマップと「メリハリ」勉強法
G検定合格への具体的ロードマップと学習戦略 G検定を受験することを決めたあなたへ、最短距離で合格し、かつ実務に使える知識を定着させるための学習戦略を提示します。 合格率は7割程度と高いですが、会社に強制的に受けさせられる試験とは違い、自己投...
Web教科書 テキスト拡張
テキストデータの拡張（Noising / Paraphrasing） 解説：文章を「カサ増し」する技術 画像データであれば、画像を少し回転させたり左右反転させたりしても「猫は猫」のままですが、テキストデータは一文字変わるだけで意味が変わって...
Web教科書 データ拡張
データ拡張（Data Augmentation）とは？ 一言で言うと、「手持ちのデータを加工して、擬似的にデータを水増しする技術」です。 AI（ディープラーニング）は、学習データが少ないと、教科書を丸暗記するように答えだけを覚えてしまう「過...
Web教科書 VAE
変分オートエンコーダ（VAE） 解説：データを「確率の雲」に変える 変分オートエンコーダ（VAE: Variational Autoencoder）は、通常のオートエンコーダに「確率統計」の考え方を組み込んだ、データを生成できるモデル（生成...
Web教科書 次元削減
次元削減（Dimensionality Reduction） 解説：情報の「断捨離」と「要約」 次元削減とは、膨大なデータ（高次元）から、情報の損失をできるだけ抑えつつ、本質的な特徴だけを抜き出してデータをコンパクトに凝縮（低次元化）する処...
Web教科書 積層オートエンコーダ
積層オートエンコーダ（Stacked Autoencoder） 解説：ディープラーニングの「夜明け」を作った技術 積層オートエンコーダは、2006年にジェフリー・ヒントンやヨシュア・ベンジオらによって提案された、オートエンコーダを何層にも積...
Web教科書 オートエンコーダ
オートエンコーダ（自己符号化器） 解説：自分を「要約」して「復元」する オートエンコーダ（Autoencoder）は、入力されたデータを一度ギュッと圧縮し、そこから再び元のデータを復元するように学習するニューラルネットワークです。 このモデ...