機械学習:Machine Learning

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tensorflowとKerasとpytorchの比較

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される深層学習フレームワークであるtensorflow,keras,pytorchの比較
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保護中: PyTorchによる発展ディープラーニング(OpenPose, SSD, AnoGAN, Efficient GAN, DCGAN, Self-Attention GAN, BERT, Transformer, GAN, PSPNet, 3DCNN, ECO)

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに用いられるpytorchを用いたOpenPose,SSD,AnoGAN,Efficient GAN,DCGAN,Self-Attention GAN,BERT,Transformer,GAN,PSPNet,3DCNN,ECO等の発展型DNN
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保護中: PythonとKerasによる高度なディープラーニング(1) Keras Functional APIを利用した複雑なネットワーク

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpython/kerasによるKeras functional APIを使った複雑なネットワークモデルの構築(マルチモーダル問題等への対応)
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保護中: PythonとKerasによるテキストとシーケンスのためのDNN(4)双方向RNNとCNNでのシーケンス処理

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpython/kerasでのシーケンスデータへの双方向RNNとCNN適用
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保護中: pythonとKerasによるテキストとシーケンスのためのDNN(3)リカレントニューラルネットワークの高度な使い方(GRU)

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpyhton/kerasによるシーケンスデータのGRUによる分析とリカレントドロップアウト、リカレント層のスタッキングによる改善
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保護中: PythonとKerasによるテキストとシーケンスのためのDNN(2)SimpleRNNとLSTMの適用

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpython/kerasによるテキスト/シーケンス情報の為のRNNとLSTM
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保護中: PythonとKerasによるテキストとシーケンスのためのDNN(1)学習のためのテキストデータの前処理

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクのためのpython/kerasによる自然言語の深層学習(DNN)、分散ベクトル生成(Gloveモデルの活用)
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保護中: PythonとKerasによるコンピュータービジョンのためのディープラーニング(4)CNN学習データの可視化

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクのためのpython/kerasによるDNNでのCNNの可視化による解釈
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保護中: PythonとKerasによるコンピュータービジョンのためのディープラーニング(3) 学習済みモデルを利用したのCNNの改善

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpyhton/kerasによる既存モデル(ImageNet)(利用の少数データ深層学習(DNN)
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保護中: PythonとKerasによるコンピュータービジョンのためのディープラーニング(2)少量のデータを使ったCNNのデータ拡張による改善

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに用いられるpyhton/Kerasによる少量データのCNNを改善する手法(データ拡張による過学習の改善)
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