執筆者別 記事一覧

こんにちは。データサイエンスチームの白石です。前回はメトリック学習を用いることで、画像分類モデルの改善ができないかを検討しました。代表的な手法として、Triplet Loss と Center Loss を紹介し、後者に関して実装と実験を行いました。今回は本連載の内容を振り返りつつ、私自身も試せてい...

こんにちは。データサイエンスチームの白石です。前回は、Attention 機構を用いることで、画像分類モデルの改善ができないかを検討しました。また、Attention 機構を用いることで、画像中のどこに注目すべき領域があるのかを、モデル内に組み込めるということを示しました。

こんにちは、データサイエンスチームの白石です。前回は、マルチタスク学習を試してみて、犬猫分類器の精度向上を試みました。結果としては、明確に改善した、と言い切れるほど大幅な改善はありませんでしたが、マルチタスクの導入によって精度が向上するケースも確認できました。今回は、Attention 機構と呼ばれ...

こんにちは。 データサイエンスチームの白石です。第3回では、ベースラインモデルに対してエラー分析を行い、どのようなケースで誤分類が生じやすいのかを確認しました。その結果、毛質や体形に関する情報がうまくモデルに反映されていないのではないか、といったいくつかの仮説が得られました。この連載の以降の記事では...

こんにちは。 データサイエンスチームの白石です。2019年7月29日（月）～8月1日（木）まで行われた MIRU2019 に参加してきました。本記事では、その様子を簡単にではありますがレポートいたします！

こんにちは、データサイエンスチームの白石です。前回に引き続き、「画像分類モデルの構築」を進めていきます。前回は、「画像分類モデルの構築」の最初のステップである、「ベースラインモデルの構築」を行いました。その結果、Testセットに対して92%程度の精度で分類を行うことのできるモデルができました。

こんにちは、データサイエンスチームの白石です。前回に引き続き、「画像分類モデルの構築」を進めていきます。前回は、「画像分類モデルの構築」の最初のステップである、「ベースラインモデルの構築」を行いました。その結果、Testセットに対して92%程度の精度で分類を行うことのできるモデルができました。

こんにちは、データサイエンスチームの白石です。前回は、「画像分類モデルの構築」の初回として、データセットの紹介と、モデル構築のプロセスを紹介しました。前回に引き続き、「画像分類モデルの構築」を進めていきましょう。今回は、画像分類モデルの構築の最初のステップである、「ベースラインモデルの構築」について...

こんにちは、データサイエンスチームの白石です。前回の記事で、初学者向けの記事を書くと宣言していましたので、さっそくですが入門記事のようなもの書いていきます。とはいえ、あまり教科書的な内容もどうかと思いますので、できるだけ実践的な内容をお伝えできるよう、心がけていきます。

こんにちは、データサイエンスチームの白石です。前回の記事で、初学者向けの記事を書くと宣言していましたので、さっそくですが入門記事のようなもの書いていきます。とはいえ、あまり教科書的な内容もどうかと思いますので、できるだけ実践的な内容をお伝えできるよう、心がけていきます。

はじめまして、データサイエンスチームの白石です。幅広くデータサイエンス・機械学習の分野の研究・開発を行っています。ブログの第一回目ということで、どんな記事にしようかなと考えてみたのですが、自己紹介も兼ねて、「深層学習とわたくし」といった趣の記事を書いてみようと思います。