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コラム

当社メンバーによる、AIの導入・活用ポイントや機械学習技術をテーマにしたコラムをお読みいただけます。

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声や音を聞き分ける、『音源分離』とは

今回のコラムでは、音声認識や音声合成に代表される音声言語処理に用いられる技術「音源分離」について、その技術の概要と応用分野など、音声分離の基本的な考え方についてご紹介し........

Laboro.AIオリジナル 日本語版BERTモデルを公開

近年AI自然言語処理の分野で注目を集めるアルゴリズムBERTを独自に事前学習させた日本語版モデルを開発し、オープンソースとして公開いたしました。........

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........

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........

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........

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。........

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........

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........