2018/07/21　土曜日

社内勉強会：ディープラーニングの仕組み

講師：菅本　守

 

 

参加者：１０名

 

画像の数値化、

Lossを小さくする方法

行列計算・勾配法・偏微分・活性化関数・ソフトマックス関数・誤差関数

 

勉強会の経緯としては

現状、覇権を取っているであろうPython、ディープラーニングの習得を

アプリズム全体で行い、”AIエンジニア”を育成します。

 

発表＋みんなで議論、というスタイルで実施！

発表・議論はどれも興味深く、大変面白い会になりました。

 

ありがとうございました。

 

【参考】

ディープラーニングまたは深層学習（しんそうがくしゅう、英: deep learning）とは、多層のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network）による機械学習手法である。

深層学習登場以前、４層以上の深層ニューラルネットは、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題によって充分学習させられず、性能も芳しくなかった。

しかし、近年、ヒントンらによる多層ニューラルネットワークの学習の研究や、学習に必要な計算機の能力向上、

および、Webの発達による訓練データ調達の容易化によって、充分学習させられるようになった。

その結果、音声・画像・自然言語を対象とする問題に対し、他の手法を圧倒する高い性能を示し、2010年代に普及した。

しかしながら、多層ニューラルネットが高い性能を示す要因の理論的な解明は進んでいない。

 

株式会社アプリズムは

大手メーカー様の先端技術研究部署と連携し、AI（人工知能、機械学習）の研究開発（システム開発）を行っており、

お客様の企業価値向上の原動力として、競争優位性を生み出す技術を開発します。

 

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