#author("2023-03-16T06:34:33+00:00","default:mizutu","mizutu")
#author("2023-03-16T07:26:43+00:00","default:mizutu","mizutu")
[[AI推進準備室]] > AIrepVol5
* 「私的AI研究会」レポート　VOL.5 &color(green){== 編集中 ==}; [#v6409304]
* 「私的AI研究会」レポート　VOL.5 &color(green){== 編集中 ==}; [#aeeb3278]
#ref(interface202304s.jpg,right,around,30%,interface202304s.jpg)
#contents
#clear
RIGHT:&size(12){※ 最終更新:2023/03/16　};

** ディープラーニングの今 2023 [#n34d95a1]
** ディープ・ラーニングの今 2023 [#s9c9f08a]
*** ディープ・ラーニング（深層学習）の位置づけ [#dfeb33b0]
- ディープ・ラーニングは AI技術の一分野~
~
#ref(deep2023_01.jpg,left,around,100%,deep2023_01.jpg)
#clear
引用 → [[令和元年版 情報通信白書｜AIに関する基本的な仕組み - 総務省>+https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r01/html/nd113210.html]]~
~
- ディープ・ラーニングは大量のデータを元に自動で特徴量を抽出し、学習していく AI技術~
・画像認識などに用いられる CNN（畳み込みニューラル・ネットワーク）~
・音声認識などに用いられる RNN（再帰型ニューラル・ネットワーク）~
など複数の種類がある~

** 更新履歴 [#oc76c605]
- 近年次のような理由でディープ・ラーニングの研究が加速した~
・高性能 GPU の登場でコンピュータの処理性能が飛躍的に向上~
・インターネットの発達で、自ら目的の画像/音声/テキストなどの学習に利用可能な大量のデータが収集しやすくなる~

- 公開されている大規模データーセットの例~
|CENTER:種別|CENTER:名称|CENTER:URL|h
|画像|ImageNet|https://image-net.org/|
|~|COCO – Common Object in Context|https://cocodataset.org/#home|
|~|Google Open Image V4|https://storage.googleapis.com/openimages/web/factsfigures.html|
|~|CoPhIR|http://cophir.isti.cnr.it/whatis.html|
|動画|YouTube-8M Dataset|https://research.google.com/youtube8m/|
|~|YouTube-BoundingBoxes Dataset|https://research.google.com/youtube-bb/|
|~|Atomic Visual Actions (AVA)|https://research.google.com/ava/|

** 更新履歴 [#ee3731e9]
- 2023/03/16 初版

* 参考資料 [#q1f54768]
* 参考資料 [#a473d5ca]
- データセット~
-- [[【保存版】オープンデータ・データセット100選 -膨大なデータを活用しよう！>+https://ainow.ai/2020/03/02/183280/]]~
-- [[機械学習で使うデータセットの種類、入手方法、作り方や注意点を解説>+https://exawizards.com/column/article/ai/machine-leaning-data-set]]~
-- [[機械学習むけ画像データセット - 日本人・風景画像が豊富>+https://pixta.jp/machinelearning-dataset?gclid=Cj0KCQjw2cWgBhDYARIsALggUho9DFMjja41n5bnftmv5N_ieko0VxMIeUzY_cd574BTdvz2_gtIhOQaAleCEALw_wcB]]~
-- [[オープンデータセット一覧表！AI開発に活用していこう>+https://fastlabel.ai/blog/open-data-set]]~


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