ディープラーニングG検定 対策講座 第8回/全8回

ディープラーニングG検定対策8 ディープラーニングの研究分野

日本ディープラーニング協会G検定 対策講座の第8回目は、ディープラーニングの研究分野とその応用について解説します。画像生成・画像認識・時系列分析などの研究分野について、Google翻訳で使われている手法なども交えながら試験対策のポイントを学びます。
再生時間:33分
ディープラーニングG検定対策8 ディープラーニングの研究分野

【ディープラーニングG検定対策8 ディープラーニングの研究分野】

 それでは日本ディープランニング協会、G検定対策講座第8回目、最終回を始めていきたいと思います。よろしくお願いいたします。前回までで、いろんなニューラルネットワークのモデルの理論的なところ、テクニックを説明していきましたけれども、今回は具体的にどういった使われ方がされているのかの辺りを中心に話していきたいと思います。

 前回まででお伝えをしたように、ディープラーニングによって大きく進歩をしたのが、画像データと時系列データ分析の分野になります。活発度合いでいうと、ざっくりタイムラインとしてはこんな感じですね。2012年ぐらいから画像分野の取り組みが活発になり、2014年の途中ぐらいから時系列データの取り組みが活発になったといえます。これ以前にも、研究はもちろんされていたんですけども、世の中の活発度合いでいうとこれくらいになるかなという印象です。

 まず画像に関してですが、画像に関しても実は画像認識とあとは、画像生成というものがあります。まず画像認識から話していきますけれども、CNNを紹介した回でもお伝えをしましたが、画像というのはかなり精度が出ています。ディープラーニングともっとも相性がいいのもこの画像認識の分野といえるでしょう。CNNというのは、人間の画像処理のプロセスを模倣しているといわれているのが、理由の1つと、あとは画像は実験の結果がすごい確認をしやすいですね。どういうときに間違えたか、どういうときに合っていたかというのが、目で見て確認がしやすいので、これも発展に大きく寄与した理由かと思います。

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第7回 ディープラーニングG検定対策7 CNNとRNNを理解する

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ディープラーニングG検定 対策講座
  • 全8回

ディープラーニングG検定 対策講座

日本ディープラーニング協会が実施する、ディープラーニングを事業に活かす人のための「G検定(ジェネラリスト検定)」の試験対策講座です。同検定のシラバスの作成者のひとりであり、GunosyやREADYFORの創業メンバーとしてエンジニアを経験してきた業界の第一人者、巣籠悠輔氏が全8回で講義します。合格するために押さえるべきポイントを学びます。(第1回はどなたでも閲覧可能です)

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