PyTorchとTensorFlowを徹底比較！パフォーマンス・カスタマイズ性・連携性が高いのは？
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。近年、2023年3月に正式リリースされ...
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ディープラーニングの記事一覧
PythonがAI開発で使われるのはなぜ？理由・メリット・デメリット・活用例を徹底解説！
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、画像認識といった多様な分野でPythonは不可欠...
Kerasとは？特徴・構築手順・導入メリットを徹底解説！
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、さらにパワフルになったKerasは、画像認識か...
XAI（説明可能なAI）とは？ブラックボックス解決へのアプローチ手法、メリット・デメリット、活用分野を徹底解説！
AI（人工知能）には、出力に至るまでのプロセスがブラックボックス化するという課題があります。回答のみが提供されるため、その回答に信頼性があるかどうかを証明するのは、不可能とされていました。 しかし、こ...
Google Imagen 3とは？特徴・活用メリット・始め方・料金・商用利用を徹底解説！
Google Imagen 3が、2024年10月にGeminiで提供開始され、さらに12月にはVertex AIを通じて全ユーザーが利用可能となりました。より多くのユーザーが手軽に利用できるようにな...
画像認識AIによる色検査とは？仕組み・特徴・導入効果・事例を徹底解説！
製造業における外観検査の一つである色検査。熟練検査員の目に頼る従来の方式では、個人差による判定のばらつきや、長時間作業による疲労の影響が避けられません。また、検査員の育成には長い時間とコストがかかり、...
アンサンブル学習とは？仕組みや学習手法、メリット、注意点、有効な分野について徹底解説！
AIモデルにおいて、予測精度は品質を左右する指標です。学習したデータにない情報が提示された際に、AIが正確な予測ができるかどうかが重要なポイントとなっており、AI技術においてはこの予測精度をどれだけ高...
オプティカルフロー(Optical Flow)とは？基本的な概要から仕組み、用途、欠点までを徹底解説！
製造現場での異常検知や自動運転における物体追跡、セキュリティシステムでの不審行動の察知など、ビジネスの現場では動画内の動きを正確に検出・分析したいという「動き」を捉える技術へのニーズが高まっています。...
画像認識AIによる個数カウントとは？仕組みや活用事例を徹底解説！
製造業や建設業、小売業など、在庫や資材などを抱える業界の企業では、目視での数量確認作業は大きな負担となっています。画像認識AIによる個数カウントは、この課題に対する実践的なソリューションとして注目を集...
非破壊検査とは？種類・メリット・5つのデメリット・AI活用事例を徹底解説！
非破壊検査は、製品や構造物の欠陥や劣化を、検査対象を破壊せずに調べるの技術です。非破壊検査は、製造現場やインフラ設備の安全性を確保するうえで欠かせません。 その重要な非破壊検査ですが、近年では、AI（...
