�ŋߒ��ڂ𗁂т邱�Ƃ������Ȃ����uDeep Learning�v�ƁA�����p�����摜�Ɋւ���{�����̎����E����ɂ��āA���N���[�g�O���[�v�ɂ�������ۂ̊J���o������ɉ�����Ă����A�ځB����́A�j���[�����l�b�g���[�N�ADeep Learning�AConvolutional Neural Net�̊�b�m���Ɗ��p��A���Deep Learning�t���[�����[�N6�I���Љ��B
���̋L���͉������ł��B����o�^�i�����j����ƑS�Ă������������܂��B
�@�{�A�ڂł́A�ŋߒ��ڂ𗁂т邱�Ƃ������Ȃ����uDeep Learning�v�ƁA�����p�����摜�Ɋւ���{�����̎����E����ɂ��āA���N���[�g�O���[�v�ɂ�������ۂ̊J���o������ɉ�����Ă����܂��B
�@��1��ł́ADeep Learning�ƁA�����p�����w�i�Ɋւ��āA��2��ł́ADeep Learning����������ۂɗp�����t���[�����[�N�ł���uCaffe�v�Ɋւ��āA���̍\�z��@��g�����Ɋւ��ĉ�����A��3��ł́A���N���[�g�O���[�v�ɂ�����{��Ɋւ��āA���ڍׂɏq�ׂĂ����܂��B��4��ł́A���ʐ��x�̃`���[�j���O��A�uActive Learning�v��p�����p���I���x����ȂǓƎ��̊J���|�C���g�Ȃǂ��L�ڂ��Ă����\��ł��B
�@�����Ɉꖇ�̉摜������܂��B���̉摜�������Ƃ��A���Ȃ��͂Ƃ����ɂǂ����f�����ł��傤���B
�@�����炭�v���͂��ł��B�u�����A�J�u�g���V���ȁv�ƁB���Ƃ��J�u�g���V��m��Ȃ��Ă��A�u�����ȁv�Ƃ��A�u���������ȁv�Ɖ��������F�����Ĕ��f�����͂��ł��B
�@����͔]���Ŗ��ӎ��ɉ��L�̃v���Z�X�����ǂ������ʁA�N�������Ƃł��B
�@���̂悤�ɔ]���̐_�o��H�ԂƂ��̃v���Z�X��͕킵���̂��u�j���[�����l�b�g���[�N�v�Ƃ����@�B�w�K���W�b�N�ł���A����𑽑w�ɂ��đg�ݍ��킹�����́A���̑��̂��uDeep Learning�v�i�f�B�[�v���[�j���O�j�ƌĂт܂��B
�@�{�e�ł́A������Deep Learning�̃��W�b�N�̒�����A��ɉ摜��͂�ړI�Ɏg�p���ꃊ�N���[�g�O���[�v�ɂ����Ă��ϋɓI�Ɋ��p����Ă���uConvolutional Neural Net�v�ɂ��ĉ�����܂��B
�@�M�҂��f�[�^��͂ɏ]�����n�߂�2010�N����ADeep Learning�Ƃ������t�͈ꕔ�̃A�J�f�~�b�N�ȕ���ł͗��s���Ă��܂������A���[�U�[��Ƃł��̌��t�����Ƃ͂��܂肠��܂���ł����B
�@�����炽�߂āADeep Learning�̗��j���Ђ������Ă݂�ƁA���̗��j�͌����Ė��邢���̂ł͂Ȃ��������Ƃ�������܂��BDeep Learning�̍\���v�f�ł���A�j���[�����l�b�g���[�N�Ƃ����P���ɑ��w�ɑg�ݍ��킹�����̂Ɋւ��ẮA���ꂱ��1980�`1990�N��O�ォ�琷��Ɍ�������Ă��܂����B�������A���̐��x�⏈���ʂ̖�肩��A���������ސ��胂�f���\�z�ɂ悭���p�����@�B�w�K���W�b�N�ł���u�x�C�W�A���l�b�g���[�N�v�u�T�|�[�g�x�N�^�[�}�V���v�̗��ɉB��Ă��܂��A�~�̎��オ�����������ƂɂȂ����̂ł��B
�@�Ăыr���𗁂т�悤�ɂȂ����̂�2000�N��ɓ����Ă���B2006�N��Deep Learning�����\����A���̌�2012�N�Ƀg�����g��w��Hinton�����uImageNet�v�ƌĂ��摜�Z�b�g��p�����摜���ʃR���y�e�B�V������Deep Learning��p����2�ʈȉ���傫�������������x���L�^�������Ƃ����������ł��B���̂����肩��O�[�O�����͂��߁A�}�C�N���\�t�g��t�F�C�X�u�b�N�Ȃǂ����ڂ��A�r�b�O�f�[�^�̃u�[����GPU�T�[�o�[�Ȃǂ̃n�[�h�E�G�A�ʂ̐i����������Deep Learning�͍L���f�[�^��͎҂ɍL�����Ă����܂����B
�@Deep Learning�̍ő�̃E���͉��Ƃ����Ă��A�u�l��œ����ʂ𒊏o����K�v���Ȃ��v�Ƃ����_�ł��B
�@���������@�B�w�K�́A�傫����̃t�F�[�Y�ɕ������܂��B�f�[�^��������𒊏o����t�F�[�Y�ƁA������w�K���\���E���ނ��s���t�F�[�Y�ł��B���҂̂����A�����A���N���[�g�O���[�v���ő�������u�f�[�^�T�C�G���e�B�X�g�v�ƌĂ��l�X���������̎�r�����Ă���͎̂�ɑO���̃t�F�[�Y�u�������o�v�ɓ�����܂��B
�@�Ⴆ�A�A�C�e���̃��R�����h�@�\���J������ꍇ�A�u�T�C�g��K�ꂽ���[�U�[�̃f�[�^���牽��p���ăA�C�e���̐��E���s�����H�v�u�{�������Ȃ̂��H�v�u�{�����ԂȂ̂��H�v�u���[�U�[�̃f���O�����Ȃ̂��H�v�u�A�C�e���̏��Ȃ̂��H�v�u�����̑g�ݍ��킹�Ȃ̂��H�v���邢�̓N�`�R�~���ނ����ɂ����ꍇ�A�u�N�`�R�~������d�v����o���ăJ�E���g�������̂��g���̂��v�͂��܂��u�P��ƒP��̊W���Ɠ����Ƃ��Ďg���̂��v�\�\������������Ƃ��������̎��s������J��Ԃ��Ȃ����߂Ă����A���x�̗ǂ��@�\���J�����Ă����u�E�l�Z�v�ɋ߂��Ɩ����s���Ă���̂ł��B
�@�摜��͂ɂ����Ă��A����܂ŁuSIFT�iScale Invariant Feature Transform�j�v�uSURF�iSpeed Up Robust Features�j�v�uHOG�iHistograms of Oriented Gradients�j�v�Ȃǂ��܂��܂ȓ������o�A���S���Y�����l��ɂ��v�E�\�z����Ă��܂������A�����̓������o�̐E�l�Z�ɂ�鐸�x��X�s�[�h����̃{�g���l�b�N�ƌ������Ɍ������������̖ړI����A�f�[�^����������o�ɐl�������@�B�ɒ��o�������@�ł���Deep Learning�����ڂ��ꂽ�̂ł��B
�@�摜��������𒊏o����ۂɁA�M�҂��������郊�N���[�g�e�N�m���W�[�Y���p���Ă���̂��A�uConvolutional Neural Net�v�ƌĂ���@�ł��B���̎�@�́A�u�摜�f�[�^�S�̂������Ӗ��́A������\�����鏬���ȃp�[�c���ꂼ�ꂪ�\���Ӗ��̑g�ݍ��킹�ł���v�Ƃ����T�O�Ɋ�t���Ă��܂��B�����āu�����̃p�[�c�̒����猳�̃f�[�^���悭�\���p�[�c�Q�E�g�ݍ��킹���o���v���u�������o���s���v���Ƃ��A�܂���Convolutional Neural Net�̊�b�ł��B
�@Convolutional Neural Net�͎�ɉ��L�̓�̃t�F�[�Y���J��Ԃ����Ƃɂ��������o���s���܂��B
�@1��Convolutional�w�́A���L�̐}�̂悤�ɉ摜������̑傫���̃p�b�`�i�t�B���^�[�j���`�����A�����X���C�h�����ăp�b�`���Ƃɕ����̓����𒊏o���Ă����悤�ȏ����̂��Ƃł��B
�@���̌�2��Pooling�w�ŁA1�œ���ꂽ���ӂ̓����ʂ��܂Ƃߏグ�A�V���ȓ����ʂƂ��čĐv���邱�ƂŎ������k���s���v�Z�ʂ��팸�����Ă��܂��B
�@�����̏��������x���J��Ԃ��A�����𒊏o���A����ꂽ�S������p���đ��w�̃j���[�����l�b�g��SVM�iSupport Vector Machine�j��p���ė\�����s�����ƂɂȂ�܂��B���̈�A�̓������o�̉ߒ���Convolutional Neural Net�ł��B
�@���͂ɋ߂��w�ł̓G�b�W����Ȃǂ̒P���ȃp�[�c�����o����A����炪Pooling��Convolutional�w���J��Ԃ����Ƃœ������m���܂Ƃߏグ���A��╨�Ȃǂ̕��G�Œ��ۓI�ȓ����ʂ��o���オ�邱�ƂɂȂ�킯�ł��B
�@���N���[�g�O���[�v�ł́A�f�[�^��͂�2010�N����{�i�I�ɐ��i���Ă��܂����B�������A����܂Ő���ɍs���Ă����f�[�^��͂Ƃ����A�f�[�^�x�[�X�Ɋi�[�ł���悤�Ȃ��ꂢ�ȃf�[�^�i���\�����f�[�^�j�𗘗p�����{�唼���߂Ă��܂����B
�@�\�����f�[�^�̗�Ƃ��ẮA�J�X�^�}�[�̃f���O���t�B�b�N�ȏ��A�u���A�N���A�ǂ̃A�C�e�����������v�̍s�������f�[�^�A�l�i�⏤�i�����Ȃǂ̃A�C�e�����Ȃǂ��������܂��B�������Ȃ���A�����̃f�[�^�̓��N���[�g�O���[�v���ɑ��݂���f�[�^�̂ق�̈ꕔ�ł�������܂���B���N���[�g�O���[�v�ɂ́A���푽�l�ȃ��f�B�A�E�T�[�r�X�����݂��A����Ɍ��͎��}�̂���n�܂������f�B�A���������߁A�c��ȃe�L�X�g�f�[�^�A�摜�f�[�^�����������݂��Ă��邩��ł��B
�@����ŁA�����́A���[�U�[�ɗ^������ʂ��������ɋ@�B�I�ȉ��߂�����f�[�^�i����\���f�[�^�j�́A���p����Ȃ��܂܃n�[�h�f�B�X�N�̋��ɖ��R�ƒ~�ς���Ă����Ԃł����B���̔�\���f�[�^�ɋr���āA�{��Ɍ��ѕt����Ƃ����Ӗ���Deep Learning�͂܂��ɉ���I�Ȏ�@�ł���A���̌����͂ƂȂ��Ă������̂ł��B
�@���N���[�g�O���[�v�ɂ�����摜�f�[�^��Deep Learning�̊��p�̑��e�́A���N���[�g���C�t�X�^�C��������u�z�b�g�y�b�p�[�r���[�e�B�v�̃l�C���f�U�C���̗ގ��摜���ʂł���u���Ă���f�U�C������T���@�\�v�A�J���[���o�̎�@�ł���u�J���[����T���@�\�v�ł����B
�@���̌�A���������N���[�g���C�t�X�^�C���̃L�����[�V�������f�B�A�ł���u�M���U���[�v�̓����ŃA�_���g�A�O���e�X�N�摜�̍Z�{�@�\�ȂǂɎ�������A���݂��������̈Č������s�Ői��ł����Ԃł���A���N���[�g�O���[�v�����ŐϋɓI�Ɋ��p�����悤�ɂȂ����܂��B
�@�����́A��ɉ摜�̃��x���t���ȂǁA�l���{���s���Ă�����Ƃ́u��ցv�̐����������Ă���A����܂ł̃��R�����f�[�V�����ɂ��A�N�V���������P�Ƃ������{��Ɛ������傫���قȂ��Ă��邱�Ƃ��傫�ȓ����ł��B���̓_�Ń��N���[�g���ɂ����ĐV���ȃf�[�^���p�̓����J�����ƂɂȂ����Εt�����Ƃ����Ă��悢�ł��傤�B
�@�����̎{��̏ڍׂɊւ��Ă͘A�ڑ�3��Ŏ��グ�܂��B
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.