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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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機械学習による波形の合否判定

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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2018/07/04 13:50

オシロスコープの波形を機械学習を使って合否判定したいです。初心者でどうすればいいのかイメージが沸かないので質問させていただきました。

・波形はwebカメラでオシロの画面を映して判定するのか、それとも取り込んだ画像を見るのか、または、csvとして数値で取り込んだものを見るのがいいのでしょうか?
・教師あり学習として正解・不正解を学習させるのが一番いいやり方なのでしょうか?
・使う予定のライブラリはTensorFlowとOpenCVを使うつもりなのですが他のライブラリの方がいいのでしょうか?

商用利用ではなく、あくまでもこんなのあったら便利だなって目的で自分の機械学習の勉強がてらに作ろうと思っています。『こういうやり方が一番正確な判定が出来て初心者にも扱いやすいぞ。』みたいなアルゴリズムやライブラリを教えて頂きたいです。よろしくお願いします。

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hayataka2049

2018/07/04 13:53

どんな波形を入れてどんな条件で合否を判定するおつもりですか・・・というのがいちばん重要な点ではないでしょうか。タスクによっては機械学習要らないかもしれないし(デジタル信号のエラー率を測るのに機械学習を使うのは当然ナンセンスな訳です)
Wind

2018/07/04 14:37

「一番正確」なんて無いでしょう。ましてや初心者なら色々と試してみた方がいいです。一つだけ言うならオシロの出力するCSVは意外と分解能が低いので、A/Dコンバータを使った方がいいですが。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2018/07/05 12:17 編集

hayataka2049さん 波形は正弦波です。取得するたびに微妙に形が変わります。以前は電圧と時間を±で数値を決めてその範囲ならOKみたいにしていたのですが、その範囲内に収まるエラー波形もあります。この対応策が全然見つけられず、じゃあ、正解不正解を学習させる機械学習ならできるかな?と行き着きました。他のやり方があるならそれでも構いません。よろしくお願いします。
hayataka2049

2018/07/05 12:13

正弦波で「どんな」合否を決めるんですか
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2018/07/07 02:49

どんな?とはどういうことでしょうか?
guest

回答1

0

代表波形を準備して、距離を測ればいい気がします。

が、どうしても機械学習がいいのなら、とりあえずロジスティック回帰してから他を検討してはいかがですか?

投稿2018/07/04 23:15

mkgrei

総合スコア8560

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2018/07/05 12:09

距離というのは代表波形に対して電圧と時間の幅を持たせてマスクをかけるイメージですか?この範囲内ならOKみたいな感じでしょうか?
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