
ResNetとは?深層でも画像認識精度が下がらない理由・6つのメリット・デメリット・活用分野を徹底解説!
2015年に登場したCNNモデルの一種であるResNetは、従来のディープラーニングが抱えていた課題を解決し、画像認識の精度を飛躍的に向上させました。自動運転か...
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2015年に登場したCNNモデルの一種であるResNetは、従来のディープラーニングが抱えていた課題を解決し、画像認識の精度を飛躍的に向上させました。自動運転か...

画像と自然言語を同時に理解するマルチモーダル基盤モデル「CLIP」は、生成AI(ジェネレーティブAI)の進化とともに大きな注目を集めています。OpenAIが20...

AI(人工知能)の機能の1つに、「画像認識」があります。AIの画像認識では、これまで実現できなかったレベルの、画像の意味を理解する、ということまで可能になってい...

コンピュータビジョンは、企業のデジタル戦略を加速させる重要な技術です。画像や映像から情報を抽出し、人間の目に匹敵する高度な認識能力を持つこの技術は、製造、医療、...

従事者の高齢化や後継者不足により、日本の農業は人手不足が懸念されています。そんな農業を救うため、AI(人工知能)を農業に取り入れようとする動きが以前よりも活発化...

多くの企業のディープラーニングシステム開発に貢献しているのが、Google発のTensorFlowです。AI開発、特にディープラーニング分野での開発でデファクト...

PyTorchは、Pythonで利用できる強力な機械学習ライブラリです。Facebook(現Meta)の人工知能研究グループによって開発され、直感的な操作性と柔...

直感的なAPIと豊富な機能を備えたKerasは、複雑なAIモデルの構築を驚くほど簡単にしてくれるフレームワークです。 TensorFlowとの統合により、さらに...

AI開発を進める上で、ディープラーニング(深層学習)のフレームワークの代表格である「PyTorch」と「TensorFlow」はどちらも人気のフレームワークです...

Pythonは、AI(人工知能)の開発において最も広く使われているプログラミング言語の一つです。機械学習やディープラーニング(深層学習)、自然言語処理、画像認識...