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文字起こし 人間の手で行われていた録音データの文字起こしを自動で行う技術です。オペレーターの作業負担を軽減するだけでなく、テキスト化することでデータとしての分析が容易となります。 2. 感情分析 顧客の音声から感情にまつわる特徴量を抽出し、感情をデータ化する技術です。応対中の顧客がどのような感情を抱いているかが分かるようになり、品質向上やコミュニケーションの研究を行えます。 3. 問題発見 オペレーターの応対をリアルタイムでテキスト化し、要注意ワードを検出する技術です。これまでSV(スーパーバイザー)が人力で行っていたモニタリングの負担を軽減し、問題発生の見逃しを防ぎます。 まとめ ディープラーニングは今後の企業経営において重要な存在となるため、情報技術者でない方も仕組みを理解しておく必要があります。コールセンターでの業務を行う方は、特に音声認識に関する知見を深めておきましょう。弊社でも音声認識に関するソリューションを提供していますので、興味のある方はぜひお問い合わせください。 WRITER トラムシステム(株)メディア編集担当 鈴木康人 広告代理店にて、雑誌の編集、広告の営業、TV番組の制作、イベントの企画/運営と多岐に携わり、2017年よりトラムシステムに加わる。現在は、通信/音声は一からとなるが、だからこそ「よくわからない」の気持ちを理解して記事執筆を行う。 UNIVOICEが東京MXの 「ええじゃないか」 という番組に取り上げられました。
ディープラーニングについて調べていると、 画像認識に使われる手法として畳み込みニューラルネットワークの解説 が見つかりますが、 「図も数式もわかりにくくて頭の中が真っ白。どんな仕組みか、数式なしで知りたい!」 という方のために、本記事では、画像認識において最もホットな 「畳み込みニューラルネットワーク」について、数式なしで丁寧に解説 していきます。 初心者でも理解できるよう、画像分析に至るまでの手順も解説していますので、ぜひ最後まで読んで、畳み込みニューラルネットワークの概要を掴んでください。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とは?何に使えるの?
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エンジニア こんにちは! 今井( @ima_maru) です。 人工知能(AI)について学ぼうとした時、 「ニューラルネットワーク」 という言葉に出会うかと思います。 ニューラルネットワークは様々なバリエーションがあって、混乱してしまうこともあるかと思うので、この記事ではわかりやすく説明していきます! 好きなところから読む ニューラルネットワークとは? ニューラルネットワーク とは、脳の神経細胞(ニューロン)とそのつながりを数式的なモデルで表現したものです。 ニューロンとは? ニューロンとは何かというと、以下のような神経細胞のことをいいます。 生物学的なニューロンについて詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてみてください。 ニューロンとは () 神経細胞 – Wikipedia ニューラルネットワークの基本となるのは、この 「ニューロン」の数理モデルである「人工ニューロン」 です。 人工ニューロンの代表例として、 「パーセプトロン」 というモデルがあります。 次は、パーセプトロンの説明に移りましょう。 パーセプトロンとは?人工ニューロンとの違いは? 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をなるべくわかりやすく解説 | AIアンテナ ゼロから始める人工知能（AI）. パーセプトロンは、 もっとも一般的な人工ニューロンのモデル です。 人工ニューロンと混同されがちですので、 「パーセプトロンは人工ニューロンの一つのモデルである」 という関係性を抑えておきましょう。 パーセプトロンの構造は以下のようになっています。 重要な点は、以下の3点です。 各入力\(x\)がある 各入力\(x\)にはそれぞれ特有の重み\(w\)がある 出力\(y\)は「各入力\(x\)の重みづけ和を活性化関数に通した値」である じつはこの入力と出力の関係が、脳の神経細胞と似たような作用を表しています。 詳しくは「」で解説するので、今は入力があって出力が計算されるんだなって感じでイメージしといてください。 ニューラルネットワークとは?
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1. 再帰的ニューラルネットワークとは？自然言語処理に強いアルゴリズムの仕組み 連載：図でわかる3分間AIキソ講座｜ビジネス+IT. 学習目標 🔝 CNNの構造を理解し、各層の役割と層間のデータの流れについて理解する。 CNNの基本形 畳み込み層 プーリング層 全結合層 データ拡張 CNNの発展形 転移学習とファインチューニング キーワード : ネオコグニトロン 、 LeNet 、 サブサンプリング層 、 畳み込み 、 フィルタ 、 最大値プーリング 、 平均値プーリング 、 グローバルアベレージプーリング 、 Cutout 、 Random Erasing 、 Mixup 、 CutMix 、 MobileNet 、 Depthwise Separable Convolution 、 Neural Architecture Search(NAS) 、 EfficientNet 、 NASNet 、 MnasNet 、 転移学習 、 局所結合構造 、 ストライド 、 カーネル幅 , プーリング , スキップ結合 、 各種データ拡張 、 パディング 画像認識はディープラーニングで大きな成功を収め最も研究が盛んな分野です。ディープラーニングで画像データを扱うときには畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network、CNN)がよく使われます。このセクションでは画像データの構造やCNNの特徴について説明します。 2. 画像データの構造 🔝 画像データは縦、横、奥行きの3つの次元を持ちます。奥行きをチャンネルと呼びます。 また、色空間には様々な種類があります。よく使われるRGB画像ならば、赤と緑と青のチャンネルがあります。 HSV は、 色相 (Hue)と 彩度 (Saturation・Chroma)と 明度 (Value・Brightness)のチャンネルがあります グレースケール はモノクロでチャンネル数は1つです。 画像データの特徴として画像内の縦横の位置関係が重要な意味を持つという点があげられます。それは画素(ピクセル)の集まりが線や質感を生み出すことからも直感的に理解できます。このような特徴量を抽出するための研究によってCNNが発展しました。 3. CNNの基本形 🔝 3. ネオコグニトロン 🔝 ディープラーニングによる画像認識の仕組みの発想の元になった ネオコグニトロン は1980年代に 福島邦彦 によって提唱されました。ネオコグニトロンは人間の 視覚野 (後頭部にある脳の部位)が2種類の 神経細胞 の働きによって画像の特徴を抽出していることをモデルとしています。 単純型細胞(S細胞):画像の濃淡パターンから局所の特徴量を検出する 複雑型細胞(C細胞):位置ずれ影響されないパターンを認識する ネオコグニトロンは視覚野にある階層構造(S細胞とC細胞の機能を交互に組み合わせた構造)を採用しました。 画像元: 論文 この構造によってネオコグニトロンでも画像から様々なパターンを認識できるようになっています。 後々のCNNもこれに似た構造を持っていますが、ネオコグニトロンでは誤差逆伝播法は使われませんでした。 3.
0のdを除いて、すべてのノードがスカラー状態値0. 0から始まります。近隣集約を通じて、他のノードは、グラフ内の各ノードの位置に応じて、dの初期状態の影響を徐々に受けます。最終的にグラフは平衡に達し、各ノードはスカラー状態値2.