AMBLメンバーが書いたQiitaの人気記事

AMBLは、Qiitaが毎年年末に開催しているAdvent Calendar企画に、一昨年からAIの技術に関する投稿で参加しています。
この記事では、「AMBL株式会社 Advent Calendar 2022」https://qiita.com/advent-calendar/2022/ambl-rd の中から、最も読まれた3つの記事をご紹介します。
近日中のこの３記事は、AMBLバージョンにリライトしてCOLORSにも掲載しますので、そちらもどうぞお楽しみに！

■3次元点群処理の技術とPythonライブラリまとめ

この記事では、代表的な点群処理のタスクと、その技術を各2個程度紹介します。大量のモデルや技術があるので筆者の独断と偏見で選んでいます。

・3次元点群の処理と要素技術
・フィルタリング/ノイズ除去
・ダウンサンプリング
・アップサンプリング
・特徴点抽出
・レジストレーション
・分類/セグメンテーション
・物体検出
・Pythonの点群処理用ライブラリ
　・点群処理全般
　・機械学習、ディープラーニング系
　・可視化系

■AWS StepFunctions を利用して機械学習パイプラインをつくってみる

■不良品の発見を自動化！AutoEncoderで画像の異常検知にチャレンジ【Python実装あり】

この記事では、AutoEncoderを用いた画像の異常検知を解説します。Pythonで異常検知を実装する手順と分析結果まで紹介します。

・不良品の発見を自動化したい
　・画像の異常検知
　・不良品のデータ収集は難しい
・AutoEncoderの異常検知への応用
　・次元削減と再構成を行う
　・覚えたことだけを再現できる
　・どれほど異常であるかを数値で表す
・Pythonで異常検知を実装してみよう！
　・Googleドライブ内のデータの読み書きを可能にする
　・必要なライブラリのインポート
　・学習・テスト用のデータを準備
　・AutoEncoderのアーキテクチャを定義
　・モデルの保存先やコールバックの設定などを行う
　・モデルをコンパイル
　・学習を実行
　・テストデータに対する推論を実行
　・推論結果の分析1〜３

今回は、TOP３の記事のご紹介でした。
ご興味をもっていただけたら是非、「AMBL株式会社 Advent Calendar 2022」https://qiita.com/advent-calendar/2022/ambl-rd もご覧いただけると嬉しいです。

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