紙面上に存在する文字をカメラで撮影し、その画像をプログラムやAIで解析することで、紙面上の文字をデジタルデータに変換する技術のOCR。EasyOCRというAIモデルを用いて実際にOCRをやってみました。

AutoEncoderというAIモデルを用いて、異常検知に挑戦。 AutoEncoderの仕組みを解説と実装、そしてモデルの評価まで解説します。

Dropoutという方法を用いて、CNNモデルの過学習を根本的に防ぐ方法をご紹介します。

Azure Cognitive Service for Languageを用いて、日本語テキストからキーフレーズ抽出を行ってみました。実務で有用か否か、どのような対策が必要かを調査しました。

CIFAR-10を用いてCNNモデルをPyTorchで構築ました。今回は、学習フェーズと検証フェーズを基に導き出した最も良いと思われるパラメータの評価を行います。AIの精度評価をします。

Azure Machine Learning上でNotebookを利用できるように環境構築を進めていきます。Azure初心者の方に向けて項目を１つ１つ解説しています。

SIGNATEコンペの提出方法と順位について 提出方法 順位 コンペ終盤のチームの取り組み 禁忌の閾値調整・・・ 審判の時 まとめ こんにちは！ 株式会社神戸デジタル・ラボ DataIntelligenceチームの原口です。 前回は「間取り図解析アルゴリズム作成」の部屋領…