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。

今回はコンペ取り組み記事の最終回、モデル提出と波乱の順位発表編です！ SIGNATEコンペの提出方法と順位のご紹介と、全体の振返り総括をご紹介いたします。

「間取り図解析アルゴリズム作成」コンペでは、部屋領域と建具の検出を別々のAIを用いることで、間取り図解析アルゴリズムを作成する方針を立てました。本記事では、部屋領域AIを作り、直面した問題点等をご紹介します。

前回の「テキスト分析入門」シリーズでは、一般的なテキスト分析についてご紹介しました。 今回の連載では、Azureのサービスを用いて実際に手を動かしながらテキスト分析をやってみます。第一回目はAzureのテキスト分析サービスののご紹介と準備をご紹介しま…

今回は、流行のByteTrackとYOLOv5を組み合わせてオブジェクトトラッキングをやってみました！オブジェクトトラッキングとは何かから始まり、トラッキングをやってみたいと思います。

本連載では、Batch Normalization*1やDropout*2などの様々な精度向上手法を利用することによって、CNNの精度がどのように変化するのかを画像データセットの定番であるCIFAR-10*3を用いて実験していきたいと思います。