2014年以来、深層学習アルゴリズムの一種である畳み込みニューラルネットワークは、画像分類や物体検出のためのコンピュータビジョンで広く使用されていた。
ディープラーニングモデルをトレーニングするには、適切なモデリングプロセスを設定する必要がある：
 - データの収集、クリーニング、フォーマット
 - フィーチャー・エンジニアリング
 - トレーニング、検証、テストデータの分割
 - モデルのトレーニング、評価、選択

適切なディープ・ラーニング・アルゴリズムを用いたモデリング・プロセスを持つことで、コンピュータ・ビジョンの仕事を成功させるための正しいラックの上にいる。
Since 2014, convolution neural network, which is a type of deep learning algorithms, had been widely used in computer vision for image classification and object detection.
To train a deep learning model, one will need to set up a proper modeling process with:
 - Data collection, cleaning and formatting
 - Feature engineering
 - Training, validation, and testing data splitting
 - Model training, evaluation, and selection

By having a modeling process with suitable deep learning algorithms, we are on the right rack to establish successful computer vision jobs.