【増枠】兎にも角にも、機械学習させていろんな画像を分類してみた
イベント内容
概要:
CIFAR (スィー・ファー) をご存知でしょうか?
「Canadian Institute For Advanced Research」と言うカナダの大手研究機関の略称です。
本セッションでは、JupyterNotebook(Python)を使ってCIFAR-10と言う主に画像認識を目的としたディープラーニング/機械学習の研究や初心者向けチュートリアルでよく使われるデータセットを使って機械学習モデルを作成・テストします。
データセットの中身は計10種類の「物体カラー写真」(乗り物や動物など)で、ラベル付けのされた画像5万枚の学習データを使って学習し、1万枚のテストデータを使って精度を確認します。
モデルができたら、手元の画像で学習結果をテストしてみます。(当たるかは当日のお楽しみとなります)
デモ形式で実施するため、特に事前準備などは必要ありません。機械学習やPythonを使ったプログラミングに興味のある方はぜひお気軽にご参加ください。
終了後は、アンケート入力をよろしくお願いいたします。
担当:
後藤 貴志、足立 嵩
日本アイ・ビー・エム株式会社
テクノロジー事業本部
カスタマーサクセスマネージャー
注意事項
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