近年、ディープラーニング（Deep Learning: 深層学習）が多くの注目を集めているのには理由があります。それは人間よりも正確に画像を分類したり、世界最強の囲碁棋士に勝利するほど、ディープラーニングはかつてない高い精度に到達しているからです。
ディープラーニング（Deep Learning: 深層学習）をプロジェクトに活用することに興味があったとしても、これまで一度も使ったことがないとしたら、何から始めたらよいのでしょうか？
ディープラーニングのモデルを使うべきか、同じ結果を機械学習で得ることはできるのか？画像分類を行う際、新しいニューラルネットワークを構築するのと、既存の学習済みネットワークを使うのではどちらが適しているのか？ディープラーニングのフレームワークは何が最適なのか？
このebookでは、基礎となるテクニックを簡潔に解説しています。ディープラーニングは決して難解なものではなく、専門家でなくても今すぐ始められるのです。
Ebookをダウンロードすると、 以下を詳しくご覧いただけます。
- 機械学習 vs. ディープラーニング
- 畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
- GoogLeNet などの学習済みネットワークを使用した画像認識と分類
- 使用例、チュートリアル、ソフトウェアにアクセスしてディープラーニングを始める
詳細
ディープラーニング向けMATLAB
ビデオ、製品機能、使用例、モデルをはじめとしたディープラーニング向けMATLABソリューションをご覧ください。
ディープラーニング入門
ディープラーニングを使って画像認識を今すぐ始めてみましょう。
サンプルで学ぶ MATLABによるディープラーニング実践ガイド
ディープニューラルネットワークを学習させる3つの方法 (ゼロから学習、転移学習、セマンティックセグメンテーション) を解説します。
