サイプレス Vol.93

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写真集・歌集・句集・画集・小説・自分史・エッセイなど あなただけの 1冊を創ります 〒336-0021 さいたま市南区別所3-1-10 0120・161092 http://www.kanto-t.co.jp・AzureMachineLearningによるデモ-サンプルデータを使った回帰分析-複数情報の関係から車の価格を推測する開催日時:2017年2月21日(火)16:00~17:20場所:AGS株式会社参加者:鬼澤喜一、鈴木元気、平川裕久、小林裕一郎(順不同、敬称略)1.内容�『機械学習に対する当社の取り組み』(発表者:パシフィックシステム株式会社鈴木元気氏)⑴会社紹介・機械学習の取り組みを画像処理部門が行っている⑵発表テーマの理由・社内で2年前から取り組んでおり、人工知能というと難しいが、社内で行っている内容であれば発表できる⑶当社の取り組み・コンクリートの砂利などを混在させないように画像処理を使い分別していた・一般の画像処理では判別がつかないものがある⇒ディープラーニングを使用することにした・ディープラーニングを行っている学校に協力を頂き始めた(3ヶ月ほど)・Windowsに組み込めるようにした⑷骨材判別への適用・一般の画像処理と比べ、ディープラーニングにしたことにより、写真を読み込ませるだけでよくなり、骨材毎に仕組みを作らなくてよくなった・認識率が向上した-従来(粒度解析と色):92.3%-ディープラーニング:99.9%⑸ディープラーニング評価システムの特徴・CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture:クーダ)で開発されている⑹ディープラーニングの長所・短所・長所-分類方法を考える必要がない、分類対象に特化しない・短所-誤判定の理由が付けられない⑺その他・文書構成などの引き合いがある・CUDAを使って何かできないか-マンションの出入り確認システムなど22vol.93

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