Laboro.AI

エンジニアコラム

Laboro.AIの機械学習エンジニアが、アカデミア発のAI&機械学習技術を紹介いたします。

2020.03.03

エンジニアコラム

物体検出モデル、M2Detとは?

このコラムでは、M2Detの論文および実装について解説していきます。M2Detは、AI技術の国際的なカンファレンスAAAI-19で北京大学、アリババ、テンプル大学の合同........

2020.02.25

エンジニアコラム

ディープラーニングを軽量化「宝くじ仮説」について

今回のコラムでは、2019年に話題になった「宝くじ仮説 (The Lottery Ticket Hypothesis)」というディープニューラルネットワークのモデル圧縮........

2020.02.13

エンジニアコラム

ディープラーニングを軽量化する「モデル圧縮」3手法

このコラムでは、ディープニューラルネットワークのモデルを軽量化するための技術「モデル圧縮」について、その概要を紹介したいと思います。まず、モデルの軽量化が必要とされる背........

2019.12.18

エンジニアコラム

確率モデルによる情報処理

このコラムでは確率モデルによる情報処理について、その概要をいくつかの具体例と共に見ていきます。確率モデルの利点は確率的な潜在要因を柔軟に組み合わせることができる事です。........

2019.12.18

エンジニアコラム

ディープラーニングによる一般物体認識とビジネス応用<下>物体検出

一般物体認識について解説する当コラム。前回の「画像分類」に続き、今回は一般物体認識の分野の中でも「物体検出」と呼ばれる領域をテーマに、その概要や実用化のポイントを解説し........

2019.12.18

エンジニアコラム

ディープラーニングによる一般物体認識とビジネス応用<上>画像分類

このコラムでは、一般物体認識と呼ばれる画像認識の分野を題材に、技術の概要と代表的なデータセットに対する精度を紹介します。さらに、現実の課題を適切に問題設定するために必要........