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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。
技術を応用する為にも、まずはその技術を理解するところから始めてみましょう！
「AI、機械学習、ディープラーニングとは何なのか？」「それが実際にどう 役立っているのか？」をわかりやすく解説します。 AIは人間のようにコンピューター自ら「学習する」という特長を備えています。 また、「機械学習」と「ディープラーニング」の違いとしては、どちらも、 与えられたデータの中からパターンや特長を掴むことに長けていますが、 ディープラーニングの方が、分析の対象を区別する際に「目の付けどころ」を 自動的に見つけ出すことができます。 これらの技術は今や私たちの生活の様々な場面で応用されており、今後 ビジネス分野において需要がさらに高まってくると言われています。 技術を応用する為にも、まずはその技術を理解するところから始めてみましょう。
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。
