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ラジヴォン・アルホヴィク
ローコード自動化愛好家
2024年7月30日
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ResNet50は画像認識、分類、物体検出のためのAIモデルである。2015年にMicrosoft ResearchのKaiming He氏らによって発表され、その革新的な残差学習フレームワークによってディープラーニングに変化をもたらした。このモデルは消失勾配問題に取り組み、より深いニューラルネットワークの学習を可能にした。
以下のガイドでは、ResNet 50モデルの機能とアーキテクチャについて説明します。どのように機能するのか、何のために必要なのか、どのような場面で使用されるのか、その全貌を知ることができます。さらに、この記事では、その利点を特徴とする簡単なLatenode シナリオを示していますので、実際に統合を使用するための完全なノウハウを得ることができます。
主な要点 ResNet-50は、消失勾配問題に効果的に対処することで、より深いニューラルネットワークのトレーニングを可能にし、ディープラーニングに革命をもたらしました。このガイドでは、ResNet50の包括的な概要を提供し、そのアーキテクチャと実用的なアプリケーションについて説明します。また、このモデルが、コンピュータ・ビジョンAPI、医療画像、自律走行車、顔認識システムなど、さまざまなAIサービスにどのように統合されているかについても詳しく説明しています。さらに、ResNet50 を使用してワークフローを自動化するために、企業がLatenode をどのように活用できるかについても説明しています。
Resnetは、画像とその中の物体を認識するためにニューラルネットワークが使用するディープラーニングモデルである。多くの開発者は、レイヤー（データを処理するニューロンの集合）の訓練が不十分であったり、処理能力の不足や不正確なアーキテクチャなどのためにまったく訓練されていなかったりするため、システムが画像情報を正確に解釈するのに苦労していることに気づく。
例えば、財布の画像をニューラルネットワークに与えると、財布やリュックサックと誤って認識する可能性がある。この問題はバニシング・グラディエントと呼ばれ、ネットワークの学習に使用されるグラディエントが小さくなりすぎると発生し、効果的な学習と正確な認識の妨げになります。Resnet-50はこの問題を解決するために設計されています。
勾配とは、予測誤差を最小化するためにニューラルネットワークのパラメータ（重み）をどの程度調整すべきかを示す値である。勾配が消えたり小さくなりすぎたりすると、重みの更新が妨げられ、学習の妨げになる。勾配はバックプロパゲーション・アルゴリズムの間に計算され、エラーを特定し、それをネットワークに通し、調整する。
Resnet50のアーキテクチャは、残差ブロックと スキップ接続という2つのコンポーネントを統合しています。これらは、画像にフィルタを適用し、特徴マップを作成する50の畳み込み層を組み込むために連動します。これらの層は、エッジ、色相、パターンなど、画像の特定の側面を強調します。多層解析の後、データの階層的表現を構築し、連続する各層でますます複雑な特徴を捉える。
このプロセスは、最も複雑なケースの画像認識タスクを処理するのに役立ちます。Resnet50のモデルは、画像全体から一度に学習するのではなく、データを断片ごとに分析し、分析のためにレイヤーを通過させる。残差ブロックによって 、勾配がネットワーク内をよりスムーズに流れるようになり、ディープ・ニューラル・ネットワークの学習が可能になり、従来の限界を超えることができます。
ResNetは、写真、画像、物体に関わる様々な業界に影響を与えてきた。このAIモデルは多くの場合、ImageNetのような大規模なデータセットで事前にトレーニングされ、開発者によって微調整されます。その精度と効率性により、多くのコンピュータ・ビジョン・アプリケーションで利用されています。
このモデルは、画像内の異なる物体、パターン、またはテキストを正確に認識するためにこれらの技術が必要とされる多くの産業において、AIシステムの性能向上への導線となっています。Resnet 50モデルは、企業、コンピュータ・ビジョン・ツール、顔認識システムなどの認識タスクを処理することができます。このモデルがどのように使用されるかについては、こちらをご覧ください：
ResNet-50は、商品のレコメンデーションとビジュアル検索機能を強化します。商品の視覚的属性を分析し、パーソナライズされたレコメンデーションを提供することで、顧客満足度を向上させ、最終的には売上を増加させます。さらに、ビジュアル検索は、顧客が画像を使って商品を見つけることを可能にし、ショッピング体験を合理化し、エンゲージメントを高めます。
ResNet50モデルは在庫管理とロス防止に役立ちます。例えば、画像認識機能により、在庫レベルをリアルタイムで監視し、自動補充アラートを出すことができます。これにより、オペレーションの非効率性を減らし、最適な在庫レベルを確保することができます。特に、以下のLatenode のシナリオでは、与えられた画像から商品カテゴリーを分類して説明することで、在庫管理を簡素化しています。
ヘルスケア・ビジネスもResNet50アーキテクチャの恩恵を受けることができます。MRIやCTのような医療用スキャンの異常を検出・分類する能力は、早期診断と治療計画の立案に役立ちます。これにより、患者の予後が改善され、医療従事者の効率が向上し、診断にかかる時間と関連コストが削減されます。
ResNet50モデルは、不正検知と顧客確認プロセスを強化することで、金融サービスをサポートします。その高度な画像認識機能は、偽造文書や不正行為を正確に識別します。これにより、金融取引の安全性が向上し、顧客の信頼が得られ、不正行為による金銭的損失が減少し、最終的に同社の市場での地位が強化されます。
ResNet-50を使用することで、企業や組織はサービスを視覚検知機能と統合することができ、顧客の快適性を向上させることができる。さらに、このAIモデルは、製造業における品質管理やデジタル資産管理における自動タグ付けなど、ビジネスプロセスの自動化にも利用できます。Latenode 、このモデルとの直接統合が可能です。このプラットフォームの詳細と、Resnet50を使った簡単なシナリオの作成方法については、以下のセクションをご覧ください。
Latenode は、ビジネスの様々な側面を簡素化する自動ワークフローを作成できる革新的なプラットフォームです。CRMデータベースの更新、顧客へのEメールの送信、あるいは顧客とサポート・サービス間のコミュニケーション管理など、日常的なタスクを管理するための複雑なシナリオを設定することができます。その能力の限界は、あなたの想像力によってのみ決定されます。
Latenodeの利点は、APIやResNet50との統合のような直接的な統合を通じて、ウェブサービスと連携できることです。このアプローチにより、チームの作業が容易になり、ルーチンワークから、ブレーンストーミング、戦略立案、製品開発などのより緊急なタスクにお金と時間を振り向けることができる。
シナリオの作成は、レゴを組み立てるようなものです。様々なノードを追加し、そのプロパティを指定し、実行をクリックして、マジックが起こるのを見る。より多くの機能が必要な場合、または自動化されたワークフローを構築する手助けが必要な場合、Latenode 。そのJavaScriptベースのAIアシスタントは、あなたのビジネスの自動化をさらに後押しするコードを書くことができる。
また、既存のコードをデバッグしたり、コードのさまざまな領域やコマンドの特定の用語を説明したり、アクションの各ステップを説明しながらカスタマイズされたシナリオを提案することもできます。以下は、ResNet-50を統合したワークフローの例です。
このワークフローでは、商品画像をResNet-50ノードで処理し、分類することができます。また、別のAIモデルであるLLama 3を活用して、これらの商品が属するカテゴリの説明を生成し、広範な商品データベースを迅速に構築するのに役立ちます。以下のガイドでは、すべての仕組みを説明しています。
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プログラミングに慣れていれば自分でコードを書くこともできるし、Latenode のユニークなAIアシスタントを使ってコードを生成することもできる。また、必要に応じてコードを修正・変更することもできる。下のスクリーンショットは、AIアシスタントへのリクエストとLLamaへのプロンプトの両方が1つのメッセージになっています。
コードを追加したら、ノードの設定にあるRun Onceボタンをクリックして、テストを実行する必要があります。次のノードのデータを含む変数が作成されます。AIが生成したコードは以下のようになります：
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仕組みは次の通りです。スクリプトを実行する前に、分類したい画像へのリンクをResNet50に提供します。画像を追加する前に、その画像は商品を文脈に関係なく描写していることが重要です。Latenode では、Resnet50 のモデル統合は、動物だけの抽象的な画像、背景のない製品、または同様の孤立した被写体を分類するよう、これまでにトレーニングされています。テストによると、このノードは、より複雑な画像では不正確な分類を行う可能性があります。
この場合、財布、パース、ハンドバッグのイメージだ：
このモデルはそれを分析し、財布、バインダー、財布、メールバッグ、バックルの5つのカテゴリを識別する。スコアが高いほど、指定されたオブジェクトが画像に存在する可能性が高い。すべての結果はJavaScriptノードで処理され、プレーンテキストに変換され、プロンプトとともに次のノードLLama 3に渡される。
このノードでは、各カテゴリーについて説明し、テキストの全部または一部をコピーして、マーケットプレイスの基本的な商品カテゴリーを作成したり、在庫を整理したりすることができます。このワークフローの応用範囲は広い。以下は、Llama 3 8B Instruct Prompt (Preview)によって生成されたテキストの例です：
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AmazonやeBayのようなマーケットプレイスのストック画像を使って商品を分類し、説明文を提供するのがあなたの仕事なら、このモデルとスクリプトは十分に役立つだろう。
ResNet50のモデルは、様々な業務ケースで使用することができます。このシナリオに加え、問題のスクリーンショットや写真を分析してカスタマーサポートを強化するアルゴリズムを開発したり、アーカイブ内の画像ソートを自動化したり、美容や医療プロジェクト用にスクリプトをカスタマイズしたりすることができます。この統合は、カスタムLatenode ワークフローでご自由にお使いください！
Latenode の無料版では、ノードの数に制限なくシナリオを作成できます。各スクリプトの有効化には、合計300クレジットのうち1クレジットが必要です。特筆すべきは、月額17ドル、 47ドル、247ドルの3つのサブスクリプション・バージョンのいずれかを購入できることだ。
各バージョンには、クレジット数の増加、並列アクティブスクリプト、Latenode アカウントの追加など、より多くの機能が用意されています。3つの基本的な購読タイプ このページで.ビジネスオプション、競合他社との価格比較、FAQもご覧いただけます。
このサービスによるビジネスの自動化について質問がある場合、またはどのように機能するのか疑問がある場合は、Latenode ブログの他の部分をチェックしてください。また Discord コミュニティ・サーバーには、Latenode の開発者を含め、世界中に600人以上のローコード愛好家が集まっている。
ResNet-50は画像認識に使用されるディープラーニングモデルです。残差学習フレームワークを用いて消失勾配問題に対処し、ディープニューラルネットワークのより効果的な学習を可能にしている。
ResNet-50のアーキテクチャには、よりスムーズな勾配フローを可能にする残余ブロックとスキップ接続が含まれており、データから学習し、画像内の複雑なパターンを認識するネットワークの能力を高めている。
ResNet-50は、コンピュータビジョンAPI（Google Cloud Visionなど）、医療用画像処理（Aidocなど）、自律走行車（Teslaなど）、顔認識システム（Microsoft Face APIなど）など、さまざまなアプリケーションで使用されている。
企業はResNet-50をLatenode に統合することで、カスタマーサポート、画像仕分け、品質管理などの作業を自動化することができます。Latenode 、自動化されたワークフローを作成することで、ビジネスプロセスを簡素化し、強化することができます。
Latenode は、基本機能を備えた無料版と、3つのサブスクリプションプラン（月額17ドル、47ドル、247ドル）を提供しており、それぞれに追加機能とスクリプトのアクティベーション用クレジットが用意されている。
詳しい情報とサポートは、Latenode ブログと Discord コミュニティ・サーバーここでは、Latenode の開発者を含む 600 人以上のローコード愛好家が、洞察と支援を共有しています。
