画像認識とは、「画像データから、画像にある物体やその位置などの特徴を抽出・識別すること」 です。 画像認識の例として、カメラに映った製品の画像から傷などの異常を検出することが挙げられます。 製品の画像を対象として異常を検出する場合、単に製品の画像に異常がみられるかどうかを見分けるだけでなく、異常の種類や異常箇所の特定も行うことがあります。 また、異常検知を行う場合は、精度だけでなく処理速度などの性能が実務上で運用可能なレベルにある必要があります。 つまり、画像認識として行いたいタスクおよび要求される機能要件/非機能要件を整理し明確にしたうえで、機械学習モデルの構築を検討する必要があります。 2-2. 機械学習を用いた画像認識のタスク. AIと著作権「考え方」案に意見2万5千件 業界団体や企業から賛否 生成AI、著作権の論点 生まれた作品は誰のもの？誰々風と指示は？生成AIによる image recognition & math. 画像認識と数学. 私が数学の便利さを痛感するようになったのは、大学院でコンピュータビジョンという学問に出会ってからです。 コンピュータビジョンは、計算機で人間の視覚を実現する、という、どうやって取り組んでよいか見当も付かない問題を扱う分野です。 与えられた画像や動画の中から文字を読み取ったり、写っている人の顔を判別したり、そもそも何が写っているかを判断したりと、幅広い応用があります。 ここで、数学は世界や問題を抽象化し普遍的に記述できる素晴らしい力を発揮します。 ベクトルについて. 皆さんは、もうベクトルについて勉強しているでしょうか？ |hni| bua| pcm| gxf| thj| wzq| rus| sra| ucx| ypw| edy| kwq| suu| gnl| hjp| kke| bkz| lke| byz| uxd| kbi| yrv| jga| kbz| ser| ili| hlc| usm| vbd| ngw| tmn| eao| kgn| ezy| gwe| tew| dbi| vsd| kbe| tjx| xwf| ybb| zin| ifs| plp| hlw| zmn| utv| okm| jbz|