画像認識のまとめ情報

パターン認識』の解説

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パターン認識(パターンにんしき、)は自然情報処理のひとつ。画像・音声などの雑多な情報を含むデータの中から、一定の規則や意味を持つ対象を選別して取り出す処理である。

概要

パターン認識には、音声データから人間の声を認識して取り出して命令として解釈する音声認識、画像データの中から文字を認識してテキストデータに変換する光学文字認識(OCR)、大量の文書情報の中から、特定のキーワードを認識して文書の検索を実施する全文検索システム、などの技術が含まれる。

人間のにとっては、幼児・児童の発達段階において知覚・言語能力を獲得していく上でごく自然に行う過程でありながら、コンピュータで人為的に実現するには精度・速度どちらの面についても困難を伴う。

近年、「認識とは、結局どのクラスに分類されるかという識別問題に帰着することができる」という立場の研究が、人工知能や統計の研究と融合して大きな成果をあげている。識別器としては、ニューラルネットワーク、SVM(サポートベクターマシン)、k近傍識別器、ベイズ分類など、機械学習により大量のデータから識別パラメータを構成する非ルールベースの手法が主流である。

パターン認識の対象例

参考文献

  • 石井 健一郎, 前田 英作, 上田 修功, 村瀬 洋 「わかりやすいパターン認識」 オーム社 (1998) ISBN 978-4274131493 (入門用の教科書)
  • Christopher M. Bishop "Pattern Recognition And Machine Learning" Springer-Verlag (2006) ISBN 978-0387310732 (中上級の教科書) サポートページ
    • 日本語版「パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測」シュプリンガージャパン (2007-2008) 上巻:ISBN 978-4431100133 下巻:ISBN 978-4431100317 サポートページ

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【Amazon.co.jp限定】アイロボット ルンバ961 wifi対応 特殊ブラシ 複数床面対応 自動充電・再開 ロボット掃除機 R961060

数年前に無名メーカーの似たようなロボット掃除機を使ってみたことがありますが、
あらゆるコードに絡まり、充電もすぐできなくなり、散々な商品でした。
今回初めてルンバを手にしましたが、さすが作りが違いますね。
比較的手頃なスタンダードモデルを購入しました。
もっと高級な機種はもちろんもっと良いのでしょうが、コストを考えるとこれで満足しています。
思ったよりパワフルで、カーペットの段差や、配線カバーは難なく越えてガンガンと進んでいきます。
イケアのポエング(有名なアームチェアです)の脚の部分(厚み2cmの木の板)もたまに越えていこうとしてます。

(越えようとして突っ込んでいき、動けなくなり止まってます。)
スタンダードモデルは変則的に動きますので、動き方にパターンはないです。
目の前にゴミが落ちていても素通りしたり、回転してどこかに行ってしまいますが、
数十分動いているうちに大体は拾ってくれます。
うちは抜け毛の多い室内犬を放し飼いなので、一年中部屋が毛だらけです。
掃除は2日に1回くらいはやってましたが、抜け毛の塊があちこちで発見できるような状態でした。
でもルンバに1日1回動いてもらうようになってから、目に見えて抜け毛のゴミが減りました。
ルンバのダストボックスを覗くと、犬の毛とホコリの塊のようなものがゴッソリ取れています。
うちってこんなに汚れているのか。。とショックでもありますが、有り難いです。
一度Wi-Fiに接続してしまえば、外出先からでも掃除の指示を出せるのはとても便利です。
ただ、うちが家具の多い家だからなのでしょうか、床の物を片付けていてもよくエラーで止まります。
アプリにルンバが助けを求めていますと出ますが、外出中だと助けられず、掃除もそのまま中断されます。
ルンバの高さと同じくらいの幅で、下に隙間が空いた収納棚の下の隙間に挟まって動けなくなったり、
家具と家具の間に力強く入っていって、そのまま挟まって動けなくなったりしています。
なのでルンバが向いている家は、物を床においていないだけでなく、家具も少ない家が好ましいと思います。
家具の少ない寝室などでは、エラーも起きずベッドの下までキレイにしてくれます。
誰もいない真っ暗で寒い寝室を、黙々と掃除してくれる姿に有り難みを感じます。
音は結構な騒音なので、同じ部屋にいるとうるさいです。
あちこちにぶつかりながら(一応ぶつかるとバンパーで衝撃を小さくしているようです)進むので、
まずルンバの前面上下に風切り音防止テープ を貼り付けました。
ルンバも家具も傷つきにくくなると思われます。
部屋に舞う犬の抜け毛が大幅に減ったので、そのことだけでもかなり満足しております。

初めてのロボット掃除機だったためセール時期にスペックを見比べてお試し的に購入。他の方のレビューでもみかけますが、正に→結果的にはもっと早く導入していても良かったと感じました。

家に人が居ないタイミングで外出先から遠隔操作し、自宅に帰る頃には床にホコリや髪の毛、ゴミが落ちていないのを体感しています。

wifi と同時にスマートスピーカーにも対応しているため外出時に玄関からスピーカーに呼びかけ起動を確認して外出する事もしばしば。

この様な使い方のためスケジュール機能はほとんど使用していません。



導線を考えて床に物を置かず結果的に整頓に繋がった事も評価点と捉えています。

個人的にはwifi 対応モデルでもあり、こちらの型式がスタンダード且つ良心的な金額のため入門編にはオススメかと思う。

欲しい機能がどうなのかを吟味した上でもうワンスペック上位機種をお財布と相談もアリかと思います。型式によって当たり外れもそこそこあるようなのでレビュー等の評価と機能面、金額面の3つのバランスを見て購入しましたが結果的には丁度良かった気がします。

けなげに掃除をしてくれます。できるだけ障害物をのければ過不足なく掃除をして終わったらゴミが落ちていません。その辺は安いものとはきっと違うのでしょう。テーブル下回り、端などゴミを感知してぐるぐる回ります。床からラグの段差も屁でもありませんし、コードも巻き込みません。50平米を40分位で終わって帰ってきます。さすがルンバというところ。よくできています。

欠点として、結構ガシガシ当たります。バンパーはありますが追加バンパー(自動車用のモールゴムがいいらしい)が必要です。やらないときっと数か月後に両方傷だらけになります。

段差は落ちませんが止まってヘルプが必要な場合があります。ブロックしたほうが確実です。

あと、wifiの初期設定ができずに困りました。最終的にはできたのですが、認識しない理由が全く原因がわかりませんでした。トラブルシューティングがもっと充実していれば・

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

近年多大な功績を挙げ一躍有名になったDeepLearningについて,ライブラリ等の既成のフレームワーク等にはなるべく頼らず一から説明していこうというのが本書の趣旨になります.
問題の解決方法についてのHowTo本ではありません.なので,あなたが何かDeepLearningで解決したい問題があった場合,おそらく更に別な本で詳細を学んだり,ライブラリについて学ぶ必要が出てくると思います.
しかし,何事も基礎というものは最も重要であり,本書はDeepLearningの仕組みについて詳しくない人達へ向けた最良の入門書となっていると感じました.


基本的な実装から「なぜDeepLearningが動作するのか」という根本の部分が見えてきます.

私は将来的に機械学習の中でも「強化学習」というジャンルに分類される問題を解きたいと思い本書を手に取りました.
本書は主に「教師あり学習」という問題を題材にしており,中でも特に「クラス分類」問題について詳述しております.「教師なし学習」や「強化学習」の問題については巻末の僅かな紹介に留まるのみです.
ですから,「何百枚もある(教師データ付きの)画像を何種類かにカテゴライズしたい」といった問題を考えている方以外にとっては本書の内容は即実践に移せるというものではありません.
しかし,私は本書で学習を進めて良かったと感じております.
というのも,「教師なし学習」や「強化学習」といった問題は「教師あり学習」で用いるDeepLearningと同様の原理を用いながら,それを更に発展させたものである場合が多く,その基礎を学ぶことには大いに意義があると感じたからです.

DeepLearningの理解には数式での理解がほぼ必須ではありますが,本書はそれを図を用いるなどして出来るだけ分かりやすく解説してくれています.
入門の一冊として非常におすすめ出来ます.

深層学習の理論というと難しそうに感じられるが、本書は順に読んでいくことで着実に理解できる内容となっています。
本書で出て来る主な数学的な内容は微分、積分、行列ですが難しい数式などは出てこないので高校生でも読めるのではないでしょうか。これらの知識は簡単に本書内でもフォローされています。(行列は今は習わないようですが)
微分や行列がいつ役に立つのかと思っていた自分としては少し感動しています。

Pythonの知識については初めに簡単に紹介されています。必要に応じて別途調べるようにしましょう。

また、データ分析では必須のNumPyライブラリも使いますのでこちらも理解できておくとスムーズに読めると思います。

迷子になることなく最後まで読めましたし、他の深層学習の書籍を読むにあたって良い導入本だったと思います。

理系または情報系の大学出身者で、数学等の素養がある方はすんなり読めるのかもしれません。 文系学部出身で数学を苦手にはしていた私は、2章辺りで理解が追い付かなくなりました。 2章では、パーセプトロンというアルゴリズムの解説を行っています。 そこで「重みは、電流で言うところの「抵抗」に相当します。 」というような例えが用いられていました。 この例えで頭が「???」となった辺りで限界を感じました。 それでも一つひとつ丁寧に説明し、理解に努める姿勢が伝わってきましたので★4とします。 買って後悔はまったくしていないので、本書を読めるように基礎力を身に付け出直したいと思います。

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

最初から読み進め、記載例を進めていけば、少なくともこの書籍の範囲の機械学習について、苦しむこと少なく理解できる。
研究・業務で機械学習が必要な方ではなく、前提知識はないが、機械学習の可能性を感じて地力をつけておきたいという方に最適のテキストだと思います。
私がそうなので。

とはいえ、これまで全く言語っぽいものに触れたことのない方は、難しいかもしれません。
excel マクロをコピペで良いから使ったことがあれば、問題ない程度ですが。
あと、開発等に慣れていない人ですと、最初のPythonを始めとする環境構築というスタートラインに立つ前に行き詰まるかもしれません。できればわかる人に聞くのが簡単ですが、すこし時間はかかりますが、ネットで調べれば突破できるはずです。

いずれにせよ本書は、とにかく楽しい!と言う感覚で、進められます。

「機械学習とは、データから知識を引き出すことである。 」「はじめに」の冒頭の文であるが、この本の哲学のコア部分を表している。 この位置付けで深層学習等をScikit-lern、およびmglearnを用いて短いコードで実装できるようにしている。 私の専門から遠くてとっつきにくかったPandasにもすんなりと入っていけたのでこの本を使って勉強したくなった。 Anacondaをインストールすると付いてくるモジュールだけでかなりのことができる。 仮想環境を設定できなくとも、mglearnをpipで取り込めばコードを実行できる。 データ分析の方法解説の重みが大きいという特徴がある本である。

機械学習、深層学習は独学が非常に難しい分野だと言えると思います。 必要となる基礎知識が非常に多く、特に深層学習の本を読むとそれが痛感できます。 機械学習、深層学習の本は初見お断りの難しい本が本当に多いんですよね。 この本は、機械学習・深層学習を学ぶのであれば重要な基礎になってくれます。 これを学んですぐ実践!というのはやはり難しいですが、それでも他の本への足がかりになってくれるでしょう。 データ分析、画像認識、自然言語処理など、様々な範囲の基礎を学べるため、分野を問わず、持っておいて良い本です。

カラー図解 Raspberry Piではじめる機械学習 基礎からディープラーニングまで

## 概要
マイコンのRaspberryPiを使って,機械学習を学ぶ本となっている。

具体的には,Pythonの各種ライブラリーを使い,scikit-learn付属のアヤメの分類,手書き数字の判別を行いながら,機械学習を学ぶ。機械学習の集大成として,最後にじゃんけん勝負を自分でデータを用意したり,画像認識までやる。ディープラーニングは最後の70ページくらいでここまでの応用という形で解説されている。

環境のインストール方法を付録 (HPから閲覧) にするなど,書籍の密度をあげることを配慮しており,好印象だった。



扱う内容が,機械学習ということでそもそもこの分野への興味関心がないと読むのはしんどいと思った。理論の部分や解説の部分がけっこうしっかり書いてあるのはよいのだが,あまり興味ない人が読むと細かいことを読むのがしんどいと感じた。

書籍内には数式は一切登場しない。これをどう思うかは読者次第だが,手軽に機械学習がどういうものなのかを理解するにはいいと感じた。

## 参考
なぜRaspberry Piで機械学習を扱うのかというのは,第3章p. 55-の冒頭できちんと書かれている。その理由は大きく3点だった。

1. Linux
2. Python
3. カメラモジュール

一番大きいのは,カメラモジュールだ。執筆側としては,読者の演習環境を標準化しやすいというので,説明しやすかったのだろう。

ただ,機械学習をやるには必ずしもRaspberry Piは必要は出ないと感じている。

## 結論
書名にはRaspberry Piとあるので,*IoT的な面も期待したが,そこは関係なかった*。

素直に機械学習の演習本として,興味がある人が読むと有用だと思った。内容が丁寧で,数式が一切ないので,機械学習がどういうものなのか実際に手を動かして,確認するにはよかった。機械学習の手始めとしては良い本だと感じた

あいにく,自分はあまりAIに興味がなく,IoT的な面に期待していたので,けっこう読み飛ばした。

パーマリンク:

Prologのような論理プログラミング時代のAIしか知らなかったので、本書で機械学習にはじめて触れました。 本書では、機械学習と人工知能の歴史なども解説されており、とても勉強になりました。 また、実際に動かせる演習問題があるので、直観的に機械学習やディープラーニングがどのようなものなのか体験することができました。 Raspberry Piでの演習を推奨されていますが、カメラモジュールを使う演習以外はUbuntu Linuxで体験することができました。 また、演習のプログラムがわかりやすいので、改造して理解度を上げるのもよさそうです。

ラズベリーパイで遊ぶような人が、アヤメの分類に興味があると思いますか? 400ページ無い紙面の171ページまでアヤメの話題って、引っ張り過ぎでしょう。 枯れた素材なのか知らないけど、こんなつまらない話題は苦痛です。 ラズベリーパイで機械学習に興味がある人がRaspbianの画面とかZipファイルの説明が要ると思いますか?無駄が多過ぎます。 折角ブルーバックスと言うどこにでも持ち歩けるハンディなサイズで、お値段も頃合いなのに、中身がこれでは。 わかり易いのは確かなので星一つ追加しましたが、編集者の猛省を。

Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド-

15年ほど前からJavaで書いたツールでスクレイピングをしています。内部のブラウザーとしてHttpUnitを使用していたのですが、更新が10年前に止まってしまいました。最近ではHttpUnitでは対応できないページが増えてきました。そういうページが出てくるたびにHttpUnitを使わない実装で書き直していたのですが、心機一転これから人が増えそうなPythonに移行しようと思いこの本を買いました。

結果的にこの本を買って大正解でした。Webスクレイピングに必要な知識や技術がこれでもかと網羅されています。



自分でネットで学習しようとすると、あれこれ検索しながら時間を掛けて学習することになります。でも、この本を買ったおかげで、筆者が舗装してくれた高速道路の上をぶっ飛ばして一気に学習することが出来ました。

内容は中級者以上向けだと思います。出版から1年半経ってこの本のコードのままでは動かない部分があります。そこを自分で修正する基礎知識は必要です。

以下は、私なりの注意事項を挙げておきます。

PhantomJSは開発が終わりましたので、これからは使わない方が良いです。代わりにヘッドレスChrome推奨です。

RoboBrowserも大変使いやすいライブラリーですが、個人的には使わない方が良い気がします。あまりメジャーではない事と一人で開発しているようなので、10年後も開発が続いているのか不安です。

長期的な運用を考えると、Requests, lxml, BeautifulSoupといったメジャーどころ使っておいた方が安心です。

一番良いのは、自分でブラウザーの機能を抽象化したクラスを作っておくことです。そうすれば、開発が止まったライブラリーが出てきても、自分用のブラウザーの実装を変更するだけで修正は完了します。他の部分は何もいじらなくても、全てのコードが動き続けます。

私のように一つの内部ブラウザーに頼ったコードを大量に書くと、後から全部修正するのは悪夢になりますので要注意です。

スクレイピングという言葉を最近初めて知ったような結構な初学者です。
幸い、Pythonはアプリ開発で少しだけ触ったことがあったので
スクレイピング、Pythonという検索で引っかかっただけで購入しました。

本書は、7章で構成されており、
各章毎に段階をおって内容が深くなっていく感じです。

はじめに、クローリング・スクレイピングの定義から、pythonであるべき必要性など
基本的なことから、最終的には、フレームワークを使用してのクローリングも学習できます。


基本的にMacユーザはインストール手順が書いてあるため、
初学者の私でも容易に本書と同じ環境を整えることができました。

ある程度コマンド入力の経験がある方でしたら、環境構築は本書通りに進めれば
容易かと思います。

はじめは、適当に情報を集めて見たいなぁくらいの気持ちで読んでいたのですが、
画像データを収集して、顔画像の抽出を行うなど、
読んでるだけでワクワクするような内容が沢山あります終始飽きずに読み切ることができました。

いつかこの知識をしようして何か作れたらいいなぁ。。。

最後に、
他の人が書かれていますが、
Qiitaで情報を沢山公開して共有しましょう!!

スクレイピングしようと考えたときに、言語をpythonに決めたのだが、未知の言語なのでオライリーのPython本とこちらを購入して勉強しました。 言語のみに限らず、実践で必要なものも紹介してくれているので、何がメジャーツールなのかなど通常自洗を積んで徐々に知ることが短期間で知ることができた。 作者はPythonをかなり使い込んでいるのだろう、本を出すために勉強したにわかテクニカルライターの本とは一線を画す。 プログラミングは自力で行っているのでそちらの参考書としては全く活用はしていないが、貴重な知識と時間を買ったと思うととてもお得な1冊だった。

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