AI開発の実践入門（211～240）– 実際にAIモデルを構築・実装するための基本的なプログラミング知識を学びます。 –

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Gitによるバージョン管理について解説し、コードの管理とチーム開発の基本を学びました。Gitを使うことで、開発プロジェクトの履歴管理や複数のブランチによる開発が容易になり、チームでの協力体制が整...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Dockerによる環境構築について解説し、コンテナ技術を用いた開発環境の再現性確保方法を学びました。Dockerを使うことで、環境の差異を減らし、シームレスにアプリケーションをデプロイできるようになり...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、AWSやGCPなどのクラウドプラットフォームを活用して、機械学習モデルをスケーラブルに運用する方法を解説しました。クラウドサービスを利用することで、大規模なトラフィックにも対応できる信頼性の高い...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、APIの作成と公開について解説し、Flaskを使って学習済みモデルをAPI化し、Herokuにデプロイして公開する方法を紹介しました。APIを使うことで、他のアプリケーションやシステムからモデルの予測機能を利...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、FlaskによるWebアプリケーション化を学び、Flaskを使って学習済みモデルをWebアプリケーションに組み込む方法を解説しました。ユーザーがフォームからデータを入力し、予測結果をリアルタイムで確認でき...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、モデルのデプロイ方法として、Flaskを使ったシンプルなWeb APIの構築方法を学びました。APIを使うことで、学習済みモデルをリアルタイムに利用可能なサービスとして提供できることが分かりましたね。 今...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、事前学習済みモデルを利用して新しいタスクに適応させる転移学習の実践について学びました。転移学習を用いることで、少ないデータでも高精度なモデルを効率的に構築できることがわかりましたね。 今回...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、データ拡張の実践について学び、Kerasを使って画像データの拡張方法を紹介しました。データ拡張により、モデルがより多様なデータを学習しやすくなり、過学習を防ぐ効果も確認できました。 今回は、転移...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、モデルの保存と読み込みについて解説しました。Kerasを使って訓練済みモデルをファイルに保存し、後から再利用する方法を学びました。これにより、モデルの開発と運用が効率的に行えるようになりました...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Kerasを使ってRNN（再帰型ニューラルネットワーク）を実装し、テキストデータの感情分類を行うモデルを構築しました。RNNは、時系列データや自然言語処理に適したモデルであり、長期的な依存関係を捉え...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、画像認識に強いCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を実装し、手書き数字を分類するモデルを構築しました。CNNは画像データの特徴を階層的に学習するため、画像処理分野で非常に強力なツールです。 ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Kerasを使ったモデル構築方法について解説しました。Kerasを使えば、シンプルな全結合ネットワークから複雑なカスタムネットワークまで、簡単に構築できることが分かりましたね。 今回は、ディープラー...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、ディープラーニングフレームワークTensorFlowの基本について解説しました。TensorFlowを使うことで、テンソルの操作からニューラルネットワークの構築まで、様々な機械学習モデルを効率的に実装すること...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、モデルの性能を最大化するためのハイパーパラメータチューニングについて解説しました。グリッドサーチを使って最適なハイパーパラメータを見つけることで、モデルの精度を大幅に向上させることができま...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、PythonのライブラリKerasを使って基本的なニューラルネットワークを構築し、手書き数字の分類モデルを実装しました。KerasはシンプルなAPIを提供し、初心者でも簡単にモデルを作成できる便利なツールで...