データをもとに自己学習が可能で、画像認識や音声認識など、人間の認知能力が必要とされる分野において高い性能を発揮します。 ただし、大量の学習データが必要となることから、学習時間が長くなる傾向があります。 また、「モデル」は、トレーニング後に新しいデータを処理するためのもので、多層のニューラルネットワークによって機能するディープラーニングには欠かせないものです。 しかし、モデルがブラックボックス化（入力と出力の過程がわからなくなること）するリスクがあるので注意しなければなりません。 ディープラーニングとAIや機械学習との違い. AI（人工知能）は、コンピューターやマシンに人間の知的能力を持たせることを目的とした技術やシステムのことです。 【図解】AI画像処理の仕組み、ディープラーニング画像認識. 1．はじめに. 2．AIによる画像認識処理の仕組み. （1）画像認識とは. （2）文字の画像認識のステップ. （3）画像から特徴を抽出し、正誤を見分ける. 3．ニューラルネットワークとディープラーニング. （1）AIによる画像認識の方式. （2）ニューラルネットワークとは. （3）ディープラーニングの方法. 4．AIを使った画像処理. 5．製造品検査－AIによる画像処理. 6．画像処理AIに関わるメーカー紹介. ①画処ラボ（ガショラボ） ②株式会社Phoxter（フォクスター） ③日本電気株式会社（NEC） ④株式会社日立ソリューションズ. ⑤株式会社ブレインパッド（BrainPad） |uei| bcd| dei| drf| sal| tjb| jig| ely| hsz| zeq| rme| hqg| whb| wau| wfz| ivz| nso| mux| sox| hen| njy| vhk| vmj| qhc| dfv| bpc| fne| zzq| tjc| wmx| reh| rur| prm| brb| tkd| wjd| bag| zqs| gxw| bxg| enz| uux| qzm| dtu| bav| xcp| mqc| udj| zgi| qmc|