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記事検索結果
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ディープラーニング(深層学習)を中心にAI技術の研究開発が進展し、画像処理や医学診断、情報検索、制御・ロボティクス分野への適用が増加している。
このプロジェクトは機械学習の一種であるディープラーニング(深層学習)を用いており、江戸時代から現代までの既存の俳句を数十万句利用している。ディープラーニングはデータの数が重要である。
同ロボットはカメラ画像と距離画像、さらにディープラーニング(深層学習)による画像解析技術を活用し、対象物だけ選別してロボットアームで回収する自動化システム。
【脳を模倣】 15年ほど冬の時代が続いたが、2008年頃からディープラーニングが出てきて旗色が変わった。... 極論すると、アルゴリズム的にはそれほどのイノベーションはなかったが、デ...
深層学習(ディープラーニング)は優秀だがデータが膨大に必要である。コンテンツの評価結果をディープラーニングが使えるほどたくさん集めるのは事実上不可能である。
青木教授はこれに画像AI技術を適用し、事前にディープラーニング(深層学習)によって学習させておいた約2000人分の患者データを基に、被検査者の背面のモアレ画像から脊柱の配列を推定。
ディープラーニング(深層学習)を用いた画像ノイズ低減処理技術や、同じ撮影位置で複数回撮影した画像を高精度に重ね合わせる画像処理技術を搭載し、高精細な画像を作成する。
ニューラル機械翻訳(ニューラルMT)は、ディープラーニング(深層学習)テクノロジーの進化に伴い、近年、翻訳品質が向上している。
ウラノスは「近赤外線センサーを廃棄物に当て、反射光の波の形で材質を識別するディープラーニング(深層学習)を行い、精度を高めた。
ディープラーニング(深層学習)による画像中の関節点の抽出や各関節点の接続状態を推定し、画像内の人物骨格を検知する。
従来の深層学習(ディープラーニング)では対処しづらい画像処理も対応でき、画像データを生かしたIoT(モノのインターネット)技術の活用先をさらに広げられる。 &#...
