ディープラーニングは、データ内のパターンを見つけるためのモデルの開発に使用されます。ただし、これを実行できる唯一の方法ではありません。では、実際のエンジニアリングの問題解決において、ディープラーニングが最良の選択肢となるのはどのような場合でしょうか。

このガイドをご覧いただければ、その答えが見つかります。従来の手法では問題解決が難しいエンジニアリングの用途において、ディープラーニングが特に役立つことをご理解いただけます。また、運用環境で正確なモデルを作成するために、データとディープニューラルネットワークを準備する方法についても説明します。

この ebook は、以下の理解に役立ちます。

  • エンジニアがディープラーニングを使用する必要がある場合
  • データ (画像、信号、センサーデータなど) を収集し、合成データで水増しする方法
  • ディープニューラルネットワークのデータを準備するための手法
  • 転移学習で時間を節約する方法
  • モデルをシステムロジックと統合し、ハードウェアに展開するための実践的なアドバイス

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