データサイエンスの聖地「Kaggle」は競技を超えて何をもたらすのか:データサイエンスの実務、キャリア、そして知の集積地としての全貌
5月22日 6:40
「PyTorch 2.12」リリース ─ CUDAでの固有値分解を最大100倍高速化
5月16日 0:57
Kaggleは「キャリア」に役立つ ー機械屋がデータサイエンティスト、R&Dというキャリアに至った道筋
6月12日 6:30
Kaggleは「○○」に役立つ
最新記事: 2026年06月12日
ゲーム実装で身に付くプログラミング
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Windowsユーザーのための WSL2で始める Linux環境構築術
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週刊VRウォッチ
最新記事: 2026年06月15日
インタビュー
Gen AI Times
最新記事: 2026年06月11日
「クラウドネイティブ会議」レポート
KubeCon+CloudNativeCon Europe 2026レポート
最新記事: 2026年06月10日
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[運営] 株式会社インプレス
本連載の最終回となる今回は、ディープラーニングの実際の使われ方をいくつかの事例を交えて紹介しよう。実際、私達はすでにディープラーニング技術を知らず知らずのうちにウェブ上で使っている。このことは、2015年3月に開催されたNVIDIAのイベントにおいて、米GoogleのSenior Fellowである
大熊 顕至
2015年9月16日 20:10
前回は、ディープラーニングの概要を紹介した。今回は、もう一歩踏み込んだニューラルネットワークのモデルの説明と、ディープラーニングの学習をするためのオープンソースのフレームワークを紹介しよう。ディープラーニングは、他の機械学習技術とどこが違う?まず学習方法の説明に入る前に、ディープラーニングと他の機械
2015年9月9日 16:00
今、人工知能は世界中の注目を集めている。そして、間違いなくその中心にいる主役は、「人工知能の革命」とも言われているディープラーニング(Deep Learning、深層学習)だ。ディープラーニングとはニューラルネットワークに対する機械学習の手法の一種で、他の機械学習技術では達成できないレベルの精度を実
2015年8月31日 16:00