機械学習またはディープラーニングのアルゴリズムを実装するにあたり必要なデータ、ハードウェア、ゴールはすべて準備ができました。しかし機械学習とディープラーニングのどちらを使うべきなのでしょうか?

この ebook は、ユーザー視点のアプローチにより、最初に検討すべきアルゴリズムが選びやすいように構成されています。

以下を含む 6 つの一般的なタスクにはどのようなアルゴリズムが適しているかを解説します。

  • 過去のデータを元に出力を予測する
  • 画像、動画、信号データ内のオブジェクトを認識する
  • 物理的にまたはシミュレーション上でモノを動かす

この ebook では以下について学ぶことができます。

  • データ、ハードウェア、解釈可能性、速度、要求される精度が手法の選び方に与える影響
  • 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を使用して特徴抽出を行い、サポートベクターマシン (SVM) を使用して識別を行う手順
  • Shell、Battelle、スタンフォード大学、その他の 5 つの事例で使われているアルゴリズムをクイズを通して学ぶ