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【ホワイトペーパー進呈】ディープラーニングを使った信号処理について解説
当ホワイトペーパーでは、ディープラーニングの基礎はじめ、 3つの信号処理の例(音声コマンド認識・残存耐用時間の予測・ 信号のノイズ除去)を解説しております。 これらの例を通して、信号処理タスクをよりすばやく行い、 より正確な結果を得る上で、MATLABを使用した ディープラーニングがどのように役立つかを解説しています。 MATLABは、反復的に実施する分析や設計プロセスに適した デスクトップ環境、そして行列と配列の数学を直接表現する プログラミング言語が1つに組み合わさったソフトウェアです。 【掲載内容(抜粋)】 ■はじめに ■ディープラーニングの基礎 ■ディープラーニングネットワーク ■ネットワークの選択 ■信号データに関して考慮すべきこと ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
ディープラーニングの基礎となるテクニックを簡潔に解説しています
ディープラーニングは、機械学習の手法のひとつで、モデルは、 画像・テキスト・音声から直接分類方法を学習します。 当ebookでは、基礎となるテクニックを簡潔に解説しております。 ディープラーニングは決して難解なものではなく、専門家でなくても 今すぐ始められます。 【掲載内容(抜粋)】 ■ディープラーニングとは？ ■ディープラーニングの適用分野 ■ディープニューラルネットワークの仕組み ■ディープニューラルネットワークの学習方法 ■畳み込みニューラルネットワークについて ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
特徴量が機械によって自動的に抽出！ディープラーニングと機械学習の違いをご紹介
ディープラーニング(深層学習)とは、機械学習の一形態で、 大量データを機械が学習することで、データの特長を抽出する 技術のことです。 ディープラーニングは、通常の機械学習とは異なる点があります。 通常の機械学習では、特徴量の手動抽出が初めのステップであり、 それを使ってモデルを構築します。 しかし、ディープラーニングでは特徴量が機械によって自動的に 抽出されます。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
