【機械学習勉強会】パターン認識と機械学習(PRML)第1章のまとめ Part.3 ~決定理論~

機械学習理論の名著である『パターン認識と機械学習』(Pattern Recognition and Machine Learning, PRML)の内容をまとめます. 第1章の Part.3 では,「決定理論」について説明します.

総括① ImageJマクロ言語による画像処理―画像の基礎から二値化処理まで―

多くのライフサイエンスの研究領域では顕微鏡で撮像した画像から輝度値や面積など各種統計量の計測や画像に写っている細胞数や粒子数の計数化などの定量化がImageJを用いて行われています。 ImageJマクロシリーズの記事では、このようなライフサイエンスの研究で実際によく使われる画像処理をマクロ言語で自動化することを目標に学習を進めてきました。本稿では総括①としてImageJのマクロ言語を用いた画像解析の学習シリーズ1~5までで学んだ内容をまとめました。

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転移学習と呼ばれる学習済みのモデルを利用する手法を用いて白血球の顕微鏡画像を分類してみます。
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Pythonで画像を操作する方法を簡単に解説しています。
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機械学習理論の名著である『パターン認識と機械学習』(Pattern Recognition and Machine Learning, PRML)の内容をまとめます. 第1章の Part.2 では,「モデル選択」「次元の呪い」について説明します.
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2月28日に行われた,「Deep Learning×画像解析」ライトニングトークイベント by LP-tech のまとめ記事です.
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