Pythonでスペクトル解析する方法が学べる【第２弾】

機械学習ライブラリKerasを用いたスペクトルの分類プログラム

スペクトル解析は大量の情報をもとにした統計解析が一般的でしたが、「機械学習（ディープラーニング）」の発展により、機械学習を用いたスペクトル解析が注目されています。

そこで、これまで千葉大学の津村先生に、機械学習関連の技術解説や機械学習を用いたスペクトル解析の最新動向などのWebセミナーを実施いただいてきました。

その中で、より具体的な実現方法を知りたいというご意見をいただいていたため、「Pythonと機械学習ライブラリ（Keras等）を用いたスペクトル分析」の手法に関して、プログラムコードをご紹介いただきます。

Webセミナーでは、まず”アヤメの種類を分類するサンプルデータを用いて、機械学習ライブラリ”Keras”の概要を学びます。
その後、衛生スペクトル画像のスペクトルデータに対して、同様に機械学習ライブラリ”Keras”を用いて分類するサンプルスクリプトの内容を解説いただきます。

「ハイパースペクトル画像から最適なマルチスペクトルカメラを選ぶ方法[Pythonプログラム編]」で解説いただいた、Pythonの基礎や行列ライブラリ(Numpy)などの知識が前提となります。
Pythonのコードに自信がない方は、是非、事前に以下のWebセミナーもご覧ください。

※セミナー参加者には、先生が作成したサンプルプログラムもご提供いたします。

2023年5月16日(火) 13:00〜14:00

CG,画像を取得する高次元情報解析・記録・再現とその応用に取り組んでおられる先生です。
血流やシミの見え方に関する研究、色や質感を再現する研究、情動計測に関する研究、画像処理の医学応用研究など、多岐にわたりご活躍されております。

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