コンテンツ情報
公開日 |
2019/12/24 |
フォーマット |
PDF |
種類 |
製品資料 |
ページ数・視聴時間 |
4ページ |
ファイルサイズ |
410KB
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要約
人間の脳の神経回路の仕込みから着想を得た「ニューラルネットワーク」を使った機械学習アルゴリズムは古くから存在していたが、極めて高い計算処理能力が必要で、機械学習の主流にはならなかった。しかし、GPUコンピューティングの登場と、技術的進歩により、比較的安価に高速演算処理を行える環境が整った。
本コンテンツでは、産業用画像分析に特化したディープラーニング技術について使用例を踏まえて紹介する。目視検査の柔軟性とコンピュータシステムの繰り返し性、高速演算能力の双方を組み合わせた対応は、これまでプログラミングが不可能であった分野の自動化をもたらし、高い堅牢性と信頼性で製造業の課題を解決する。