ディープラーニングを活用する理由

ディープラーニングは、AI を活用したシステムの原動力となる主要な技術です。予測を立てたり、入力に応答したり、別のアクションを起こしたりするために、ディープラーニングを使って大規模データから複雑なパターンや高レベルの抽象化をモデルに学習させます。

信号データは、多くの場合、他のデータ型と比較して、より広く変動します。これは、広帯域ノイズ、干渉、非線形トレンド、ジッター、位相の歪み、欠損サンプルなどが原因です。このため、信号データを生の入力データとして使用することは難しく、ディープ ラーニング モデルの入力として使用する前の準備が必要になります。詳細については、このトピックに関する 詳しいブログ投稿を参照してください。

再帰型ニューラルネットワーク (RNN) と畳み込みニューラルネットワーク (CNN) は、ディープラーニング アルゴリズムの 2 つの一般的なタイプであり、信号データや一般的な信号処理アプリケーションの利用に適しています。代わりに従来の機械学習モデルを使用することもできますが、その場合はモデルの複雑さが制限され、データの特徴に関する専門的な知識が必要になる可能性があります。

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