AI/データサイエンス 【ディープラーニング】物体検出、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーションとは何か
前回まで説明したCNNをベースに、今回から物体検出、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーションについて説明します。
人工知能
AI/データサイエンス 
AI/データサイエンス 【ディープラーニング】CNNとは何か – 畳み込みニューラルネットワークを徹底解説
CNN(Convolutional Neural Network)、日本語で畳み込みニューラルネットワークは、ディープラーニングの技術の一種で、特に画像処理分野での応用が広く知られています。 我々の生活環境において、知らず知らずのうちにCN...
AI/データサイエンス 【畳み込み/CNN】プーリングとは何か
今回は畳み込みと並んでCNNの代表的な操作であるプーリングについて解説します。
AI/データサイエンス 【畳み込み/CNN】Dilated convolution, Transposed convolution
特殊な畳み込みの手法として、Dilated convolutionとTransposed convolutionを紹介します。
AI/データサイエンス 【畳み込み/CNN】Pointwise convolution, Depthwise convolution
今回は、通常の畳み込みとは異なる、特殊な畳み込みとして、Pointwise convolutionとDepthwise convolutionについて説明します。
AI/データサイエンス 【畳み込み/CNN】畳み込み(Convolution)とは何か
前回はCNN(畳み込みニューラルネットワーク)が必要とされる背景として、DNNのデメリットを解説しました。今回は、そもそも畳み込みとは何なのかを解説します。
AI/データサイエンス 【畳み込み/CNN】全結合のデメリット
CNNとは何か、畳み込みとは何かを解説する前準備として、全結合によるDNNのデメリットを説明します。
AI/データサイエンス 【機械学習】ロジスティック回帰とは何か
今回は機械学習の中の教師あり学習の分野における、ロジスティック回帰について解説します。ロジスティック回帰というのは、分類問題における確率を予測する統計手法です。分類問題には2値分類と多値分類がありますが、ロジスティック回帰は通常は2値分類に適用されます。2値分類というのは答えが2つの分類問題です。
AI/データサイエンス 【データサイエンス】ROC曲線とAUCとは何か
前回は検査や予測の精度に関する様々な概念や指標について説明しました。ROC曲線とAUCも、検査や予測の精度に関する指標の1つです。今回は、前回紹介した内容をベースとして、縦軸に感度、横軸に偽陽性率を取るグラフであるROC曲線と、ROC曲線からAUCを求める方法を説明します。
AI/データサイエンス 【データサイエンス】正解率・適合率・再現率・F値とは何か
一言で精度と言っても、精度の測り方にはいくつか種類があります。今回は正解率・適合率・再現率・F値などについて説明します。