【保存版】課題から探すAI・機械学習の最新事例57選
世の中の企業がどのように機械学習を活用しているのか事例を知り、業界全体や自社の目の前の業務で抱えている課題解決に活かせるかを考えるきっかけとなるよう、52種類の事例を紹介します。
Kaggle上位ランカーの5人に聞いた、2019年面白かったコンペ12選と論文7選
2019年も様々なデータサイエンス関連のコンペが実施され、論文が発表されました。その中でも面白かったものはどれか、5人のkagglerの方に直接お伺いしました。
デジタルツインとは～シミュレーションとの違い、解決する課題、企業・国・都市の事例、注目データ～
最近、様々なところで耳にするデジタルツイン、皆さんのビジネスや生活にどのような関わりがあるのか、詳しくご紹介します！
【コード付き】画像用Transformerを利用して衛星画像の分類機械学習モデルを作成する
色々な分野で応用され始めているTransformerの簡単な解説と実際に衛星画像を利用した雲判定機械学習モデルを作成していきます。
SRCNNを用いて衛星画像の超解像にチャレンジしてみた【コード付き】
今回の記事では実際にTellusを用いて、衛星データに対して超解像をやってみようと思います。
Kaggleランカーの7人に聞いた、2021年面白かったコンペ7選と論文7選
7名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2021年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹介します。
CNNを使って衛星データに雲が映っているか否か画像分類してみた
宙畑編集部による衛星データを活用していろいろ遊んでみようという連載「宇宙データ使ってみた」にて、ついに機械学習にチャレンジしてみました！
衛星データに雲が映っているか否かの画像分類を4つの手法で精度比較してみた
機械学習、AIなど最近はよく耳にしますよね。今回は衛星データに対して、機械学習の基本的なモデルをいくつか試してみようと思います。
【Kaggleコンペ解説連載】衛星画像による海氷と船舶の識別
データサイエンスコンペkaggleで実施された、衛星画像からの海氷と船舶抽出について、上位入賞者3名の解析手法について解説します。
シャープ独自開発の深層学習モデルによる衛星画像の超解像処理
超解像とは、元々の画像の解像度を擬似的に上げる技術のことです。機械学習分野における超解像は注目分野のうちの一つですが、衛星画像に超解像を適用するとどうなるのか、その技術や将来性について、シャープ株式会社研究開発事業本部 通信・映像技術研究所 第三研究室 課長・猪飼知宏さん、研究員・佐々木瑛一さんに伺ってきました。
解析実例とともに学ぶNDVI（正規化植生指標）の基本と扱う上での注意点【コード付き】
衛星データの解析で度々利用されるNDVI（正規化植生指標）について、実践形式でまとめてみました。衛星データをまずは触ってみたいという方はぜひご覧ください。githubも準備しています。
超解像×衛星画像でできること。関連論文の紹介とTellusでやるには
衛星画像を超解像することでどのようなことができるようになるのか、論文も合わせてご紹介。Tellusでの衛星画像の超解像方法についても解説するので、ぜひチャレンジをしてみてください！
論文解説：リモートセンシングにおける深層学習のトレンド
「リモセンと深層学習の課題とトレンド」を知る上で、よくまとまっている2017年の論文"Deep learning in remote sensing: A comprehensive review and list of resources."がありましたので、この論文の解説をします。
AIによるビッグデータ活用で30分後のタクシーの需要が予測できる！
気象情報や人口統計データを用いた、タクシーの配車予測が始まっていると聞きつけた宙畑編集部。どうやって実現しているのか、そして実際に成果が上がっているのか……詳細を伺ってきました。
第4回Tellus Satellite Challenge開催！テーマは「海岸線抽出」
衛星画像を用いたセグメンテーションのコンペ第4回Tellus Satellite Challengeについて、コンペの詳細と参考になる論文や資料をまとめました。
SAR画像から光学画像への変換をpix2pixで実装して、作った生成器で別のSAR画像を分析してみた
画像生成アルゴリズムとして近年話題に上がることの多いGANを用いて、直感的に分かりにくいSAR画像を光学画像に変換することにチャレンジしてみました。
衛星データからの石油タンク検出①データ前処理とYOLOXを使った学習
衛星データから、石油タンクを検出する解析を行います。今回はデータの前処理とYOLOXを使って学習を行うところまでを紹介します。
ペア画像必要なし！教師なし学習で光学画像とSAR画像を相互変換する
本稿では、公開されているデータセットを利用し、ペア画像を必要としない教師なし学習によって「光学画像→SAR画像変換、及びSAR画像→光学画像変換」を実現します。