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今回は2021/9/25に行われたCDLE LT甲子園 秋 予選会#4の音源を配信します。
発表者:下村晏弘
タイトル:VQ AutoEncoderを用いた教師なしクラスタリング手法の提案
概要:Vector Quantized AutoEncoderを用いて、k-means法などとは違ったクラスタリング手法を提案します。k-means法と違い、ユークリッド距離やコサイン距離など様々な距離の概念を扱うことができるのが特徴です。
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AI・ディープラーニングの社会実装を目的とする参加者約4万人の日本最大のAIコミュニティ、Community of Deep Learning Evangelists (CDLE)が運営し、CDLEの活動、ビジネスに役立つAI活用情報、AIスタートアップやDXに関する情報を紹介する番組です。また、対談を通じて人生を豊かにするヒントを得られるかもしれません。
CDLEとは:
日本ディープラーニング協会(JDLA: Japan Deep Learning Association)が実施するG検定またはE資格保持者が加入できるコミュニティです。
CDLE:
https://www.cdle.jp
JDLA (non-profit organization):
https://www.jdla.org
Twitter:
https://twitter.com/jdlanews
Youtube:
https://www.youtube.com/channel/UCmzOgHRgJYxgoOkuDXWdzRg
Facebook:
https://www.facebook.com/jdla123/
BGM from royalty free music:
https://www.epidemicsound.com
今回は2021/9/25に行われたCDLE LT甲子園 秋 予選会#4の音源を配信します。
発表者:下村晏弘
タイトル:VQ AutoEncoderを用いた教師なしクラスタリング手法の提案
概要:Vector Quantized AutoEncoderを用いて、k-means法などとは違ったクラスタリング手法を提案します。k-means法と違い、ユークリッド距離やコサイン距離など様々な距離の概念を扱うことができるのが特徴です。
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AI・ディープラーニングの社会実装を目的とする参加者約4万人の日本最大のAIコミュニティ、Community of Deep Learning Evangelists (CDLE)が運営し、CDLEの活動、ビジネスに役立つAI活用情報、AIスタートアップやDXに関する情報を紹介する番組です。また、対談を通じて人生を豊かにするヒントを得られるかもしれません。
CDLEとは:
日本ディープラーニング協会(JDLA: Japan Deep Learning Association)が実施するG検定またはE資格保持者が加入できるコミュニティです。
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