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多層ニューラルネットワーク
を用いたデータ解析技術
技術紹介
DEEP LEARNING

Deep Learning ( 深層学習) は、機械学習の一種であるニューラルネットワークを用いた、人工知能技術の総称です。いろいろな画像認識のコンペティションで優勝するなど、近年話題を集めています。
今までは認識するものの特徴をあらかじめ人間が設計していたが、Deep Learning では特徴設計をすることなく、データの持つ構造を学習させることが可能です。多層のニューラルネットがそれぞれの階層で特徴を学習しますが、入力に近い層が学習した単純な特徴は、他の学習・認識にも流用可能です。例えば、画像認識を行うDeep Learning のネットワークでは、データ入力層には単純なエッジを検出するネットワークが形成されますが、このネットワークは文字認識にも、一般物体認識にも有効です。

我々クロスコンパスは、Deep Learning に研究開発の焦点を当てて、誰もが簡単に学習済みネットワークを利用したり、学習済みネットワークを登録・交換したりできるようなツールとサービス、IX for Deep Learning を準備中です。近日中に公開いたしますので、是非ご相談下さい。
DEEP LEARNING を用いた事例

Google の猫認識
MNIST 手書き数字認識
ImageNet 画像認識
化合物活性予測
動画解析
センサーデータ解析