機械学習と深層学習の違い、そして深層学習のモデルと応用例について解説します。詳細については、続きをお読みください。

機械学習と深層学習の違い

機械学習 vs ディープラーニング

教授は以下の深層学習モデルとアプリケーションを推奨した。

教師ありモデル

  • 古典的なニューラルネットワーク(多層パーセプトロン)
  • 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
  • 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)

教師なしモデル

  • 自己組織化マップ(SOM)
  • 制限付きボルツマンマシン
  • オートエンコーダー

教授は、糖尿病網膜症の画像を予測するための適切なモデルを見つけるために、深層学習技術を用いたAIプロジェクトの例を紹介した。

講演者:Pairasan Padungwiang博士、
R&D BI Co., Ltd.
編集:Nuchanat Rongrong
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