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About this course: Learn about artificial neural networks and how they're being used for machine learning, as applied to speech and object recognition, image segmentation, modeling language and human motion, etc. We'll emphasize both the basic algorithms and the practical tricks needed to get them to work well. This course contains the same content presented on Coursera beginning in 2013. It is no
6. 自己紹介 • 大規模リアルタイムのデータプラットフォーム リアルタイムデータ 前処理 処理 ストア 提供 tweets 整形 自然言語処理・分類 API, 検索, 可視化 気象データ 変換 分類・異常値検知 API, 検索,ストリー ミング 位置データ 変換 分類 API, 検索, スト リーミング 経済データ 整形・変換 異常値検知 API, 検索, 可視化 6 7. 自己紹介 • Zope3の開発 • Python • いくつかの本 • PyCon JP 2015でのトーク • バックグラウンドは宇宙物理学 • 大規模データ統計解析，科学計算 • 深層学習ウオッチャー: 2012年Hinton講義 https://goo.gl/GG4Bo8 https://www.coursera.org/course/neuralnets 7
CRF as RNN Semantic Image Segmentation Live Demo Our work allows computers to recognize objects in images, what is distinctive about our work is that we also recover the 2D outline of the object. Currently we have trained this model to recognize 20 classes. The demo below allows you to test our algorithm on your own images – have a try and see if you can fool it, if you get some good examples you
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