ディープラーニング

 

MATLAB によるディープラーニング

畳み込みニューラルネットワークの設計、構築、可視化

わずか数行の MATLAB® コードでディープラーニングのモデルを構築することができます。専門家になる必要はありません。MATLAB はディープラーニングのタスクを実行する上で役立つ以下の特長を備えています。

  • 高速な処理速度。配布済みのモデルを TensorFlow の 7 倍、Caffe2 の 4.5 倍の速度で実行できます。
  • GoogLeNetVGG-16VGG-19AlexNetResNet-50 を含む最新モデルに容易にアクセスできます。
  • NVIDIA GPU を使用した GPU プログラミング。複数の GPU、クラウド、またはクラスターにより学習を高速化します。
  • 関数とツールを使用して中間結果を可視化し、ディープラーニングのモデルをデバッグします。
  • アプリを使用して Ground Truth ラベリングを自動化します。
  • Caffe および TensorFlow-Keras のモデルを使用できます。

MATLAB でディープラーニングを始める

MATLAB、Web カメラ、事前学習済みのニューラルネットワークを使用して、ディープラーニングで身の周りの物体を識別することができます。ビデオを見て、コードの内容をご覧ください。

デモを見る

このクイックデモでは、MATLAB®、シンプルなWebカメラ、ディープニューラルネットワークを使用して、身の回りの物体の識別を行っています。このデモでは、数百万もの画像で学習を行った学習済み畳み込みニューラルネットワーク (CNNまたはConvNet) であるAlexNetを使用します。

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画像認識のためのディープラーニングを、実際に操作しながら実践的に学べる2時間の入門コースです。

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MATLAB を使用したディープラーニングを 2 時間で学ぶ

ディープラーニングを使用した画像認識の実践的な手法を、実際に操作しながら習得しましょう。トピックには畳み込みニューラルネットワーク、事前学習済みネットワークの使用、転移学習が含まれます。

対話型の例やチュートリアルを通して、基本的なタスクからより高度な操作まで習得できます。

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