内容説明
機械・深層学習による画像認識の仕組み。文字認識や顔認証、不良品判定や画像診断。公共施設、工場、病院などにおける活用事例。「画像認識がどのように実現され、何が可能になるのか」がきちんとわかります。
目次
画像認識の基本（画像認識の概要；画像認識の活用事例；画像処理と画像認識）
機械学習と深層学習による画像認識（機械学習の基本；機械学習による画像認識；深層学習の基本 ほか）
最先端の画像認識技術（転移学習；物体検出；画像セグメンテーション ほか）
著者等紹介
川島賢［カワシマケン］
東北大学大学院情報科学研究科応用情報科学修士、株式会社虹賢舎代表取締役。２００４年宮城大学事業構想学部卒業、仙台のソフトウェア制作会社に入社し、在職中修士号取得後、２００８年５月アクセンチュア入社、多国籍チームのプロジェクトマネジメントや在庫生産・人事・顧客管理などを経験し、２０１５年虹賢舎創立。現在、多数の中小企業の業務ＩＴ化コンサルティング、情報システム、ウェブサービス、スマホアプリの企画、開発を携わる。ＩｏＴから、機械学習深層学習まで、幅広く精力的に情報を発信している（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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ぶう
10
初学者向け画像認識処理の解説書。画像認識の活用事例から始まり、画素処理とは何か？機械学習、深層学習の基本から発展まで、画像処理技術全般について解説がされている。全体的に浅く広くの解説であり、初心者がざっと全体感を掴むのには良い書籍ではなかろうか。画像処理は大きく分けて特徴量抽出を含む前処理部分と、その後のニューラルネットワークを始めとする機械学習部分に分けられる。ディープラーニングを使った機械学習部分がクローズアップされがちだが、学習前の前処理はその良し悪しで精度が大きく変わる重要なプロセスである。2022/10/11
みたきな
3
画像認識についてこれから深く勉強していくことになったので、こちらを読んでみました。 内容はどこかで聞いた話の寄せ集めだったのですが、 一つ一つの技術の位置付けを理解する上で良い書籍でした。 画像認識が、画像分類、物体検出、画像セグメンテーションの3つでできていることと、そのモデルの意味をなんとなくイメージするのに良かったです。 実際の理解には他の書籍か論文を読むのが良いですが、初めに読む本としては良いです。 (誤字が多いです) 2023/02/16
k
1
編集がひどく、誤字脱字が多い。内容は初心者に分かるように書かれてはいない。2025/05/17
