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IMACEL Academy -人工知能・画像解析の技術応用に向けて-| エルピクセル株式会社
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「ナレッジ」に関するまとめが集まったページです。機械学習の知識、実装や、ImageJの使い方など、幅広い記事を紹介します。
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kaggleの医療系コンペまとめ
kaggleのコンペで実際に機械学習が活用されている事例を知ることで医療のAI活用の幅を広げられればと思います。
Takumi Ihara
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ディープラーニング×ロボット事例紹介
ディープラーニングがハードウェアと融合する事例を調べました。
Takumi Ihara
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Kaggleで使われている略語リスト
機械学習のサイトKaggle で使われている略語をまとめました. 画像は[https://static1.squarespace.com/static/58a3826fd2b857e5fe09f025/58ac6a226b8f5b3bdce84c5a/58d04a9246c3c4a6bd5ab664/1490045642866/Kaggle+Workshop.png?format=1500w]から引用
Takumi Ihara
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5秒でOpenCVのインストールする (Windows, Mac, Linux)
pipでOpenCVが利用可能になり、今までの面倒な処理が一切不要になりました。
北村 旭
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Pythonで画像処理② Data Augmentation (画像の水増し)
画像の水増し、Data Augmentationと呼ばれる方法になりますが、学習に使う画像に変形を加えたり、ノイズを加えたり、明るさを変えたりといった処理を行う方法を紹介します。学習画像に様々な処理を行うことで認識がロバストになるというメリットがあります。
Mochizuki
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現役JDと学ぶ画像処理入門①〜openCV入門〜
openCV入門(画像の読み込み、表示、保存、線形変換、拡大縮小)
広部ゆりか
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Azure + Tensorflow + Kerasで画像認識
クラウドでGPUを使ったディープラーニングを実行するための環境構築法をまとめました。
山田涼太
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【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.
最上 伸一
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【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.2 ~モデル選択・次元の呪い~
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.
最上 伸一
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Deep learningで画像認識⑤〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.1〜
Kerasと呼ばれるDeep Learingのライブラリを使って、簡単に畳み込みニューラルネットワークを実装してみます。
木田智士
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【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.1
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.
最上 伸一
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細胞種を機械学習で判別する!
今回は深層学習、ディープラーニングで細胞の種類を判別してみたいと思っています。判別するのは私が普段実験で使っている上皮細胞のEpH4という細胞と、遺伝子発現用のHEK293という細胞です。
Mochizuki
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Deep learningで画像認識④〜畳み込みニューラルネットワークの構成〜
畳み込みニューラルネットワークは、画像データに特化した特徴量の抽出と分類が可能です。今回は、畳み込みニューラルネットワークの構成についての内容です。
木田智士
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RBM(Restricted Boltzmann Machine)とは
音声変換でよく用いられるRBM(Restricted Boltzmann Machine)について紹介します。
エルピクセル編集部
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LSTMとは〜概要と応用について〜
音声信号処理や文章・対話の生成に用いられているLSTM(Long Short Term Memory)についてまとめました。
エルピクセル編集部
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