Architect)新年あけましておめでとうございます。関連のニュースをブログ記事から振り返りますが、今回はとくに次の記事に注目してみたいと思います。呼ばれる画像識別用の深層学習モデルを利用して、転移学習を実施する方法を解説したもので、独自のデータを学習させるためのサンプルコードも用意されています。これがあれば、独自の画像認識モデルを手軽に学習することが可能になります。実はそれほど複雑なものではありません。part」の部分で画像の分類処理を行います。種類の画像を識別することができます。ライブラリーとして公開されています。再利用しようというのが、先ほどの記事で紹介されている転移学習の手法になります。(特徴ベクトル)が出力されます。個の浮動小数値が並んだデータで、オリジナルの画像データを見るよりも、このデータを見たほうがより高い精度で画像の種類が識別できるというものになります。用いて特徴ベクトルを取り出します。再学習処理を行います。非常に小さなニューラルネットワークですので、学習に要するコンピューティングリソースはわずかで済みます。結合すれば、独自のデータに対応した新しいニューラルネットワークの完成です。そのように作られているためです。異なる種類の画像を識別することが可能です。自社製品の画像など、さまざまな応用が考えられることでしょう。その他には、次のような記事が公開されました。関わるエンジニアには必見の記事ですね。みなさんが開発したシステムのアーキテクチャ図を作成して、技術情報の発信にも活用してください。規約ヘルプLanguage‪English‬‪Deutsch‬‪Français。