０から学ぶAI– category –

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、第8章のまとめとして、これまで学んできたAI開発の基礎と実践方法を振り返りました。AIモデルの構築から評価、チューニングまで、重要なステップを網羅しましたね。 今回は、新たなテーマとして自然言語...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、自然言語処理（NLP）の基本的な考え方と応用例について学びました。NLPは、テキストや音声データをコンピュータで処理するための技術であり、検索エンジンやチャットボット、機械翻訳など様々な分野で活...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、FastTextの概要について学びました。FastTextはサブワード情報を活用することで、未知の単語や語形変化にも対応できる単語埋め込み手法であり、特に文書分類や機械翻訳で有用な技術です。 今回は、具体...

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、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、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、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、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、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、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、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...