python PyTorchの概要と利用すべき理由 2021年3月19日 kohei.kubota Tech Press | テックプレス 現在、使われているディープラーニングフレームワークの有名どころとして２つあります。 それはPyTorchとTensorFlowです。 個人的にはPyTorchをオスス …
python 機械学習を仕事にするには 2021年3月4日 kohei.kubota Tech Press | テックプレス 機械学習が業務に関わってくる一般的な職種としては、下記のようなものがあります。 職種一覧 研究職 機械学習エンジニア データサイエンティスト データエンジ …
機械学習 知っておきたい機械学習の基本知識と理論 2021年3月3日 kohei.kubota Tech Press | テックプレス これから機械学習を学ぶにあたって、理論はどこまで追うべきか？自分も最初、どこから始めるべきか分からず都度調べながら学んでいました。 これは中々に効率が悪かったので、ちょっと …
コラム 人工知能におけるコンピュータービジョンの役割 2020年4月17日 kohei.kubota Tech Press | テックプレス イントロダクション コンピュータービジョンは、人間の視覚で行っていることをコンピューター側で行うことを追求する分野です。これを発展させていくと、画像や動画などを解析すること …
機械学習 物体検出（YOLOv3） 2020年4月14日 kohei.kubota Tech Press | テックプレス 物体検出のこれまでの沿革を辿ると主に3つに大別できます。slide window方式：Deformable Parts Models(DPM)region proposal方式： …
python 画像処理・解析その４ 2020年4月11日 kohei.kubota Tech Press | テックプレス 特徴抽出 そもそも特徴とは、パターン認識に役立つ情報量の多い部分のことです。情報量の多い部分とはどういった物を指すのかというと、例えば画像の中に認識したい物体として車があっ …
python pythonで正規分布（ガウス分布）を作る 2019年12月24日 kohei.kubota Tech Press | テックプレス データサイエンスの勉強していると統計学の知識は欠かせません。 そこで、絶対に出てくる標準偏差や分散を理解するために正規分布の図が出てきますが、図を見ているだけでは理解つなが …
サーバー flaskでAPIを作成した後のクロスオリジン解決法 2019年12月17日 kohei.kubota Tech Press | テックプレス 外部からAPIを呼び出せるようにする 機械学習の推論APIを作成したので、外部からアクセスする際にエラーが出てしまった。 リク …
機械学習 Google Colaboratoryの使い方 2019年12月8日 kohei.kubota Tech Press | テックプレス Google Colaboratoryとは？ ブラウザ上でPythonプログラムやJypter Notebookを書けるようにするも …
機械学習 機械学習と主成分分析 2019年11月23日 kohei.kubota Tech Press | テックプレス 機械学習とは 機械学習とは、データのパターンを学習することで識別や回帰による予測をソフトウェアで実現する手法です。 例えば、人の話し声を識別して文字に変換したり、有名 …
機械学習 訓練データとテストデータの分割 2018年11月7日 kohei.kubota Tech Press | テックプレス 機械学習のモデルに性能を評価するには、新しいデータに対して使用する必要がある。 そのためには、データセットを訓練データ(学習用)とテストデータ（検証用）とに分けます。 これ …
機械学習 ロジスティック回帰について 2018年10月28日 kohei.kubota Tech Press | テックプレス 回帰とは？ ここでは、回帰分析に焦点を当てて、説明していきます。 回帰分析は、1つ以上の入力（天気など）と出力したい内容(気温など)の間に何かしらの関係性を見出し、その …
機械学習 最新AI技術の情報収集方法 2018年10月21日 kohei.kubota Tech Press | テックプレス Leaderboard, Competions 実際の企業が抱えているデータを元に、あるテーマに沿って、精度を競い合うコンペディションがあります。例えば、Kaggleやcoc …
機械学習 機械学習を業務に取り入れる手順 2018年10月21日 kohei.kubota Tech Press | テックプレス 手順としては、次の通りになります。 微妙な違い(もっと細分化して方がいいなど)はあるかもしれませんが、今回は大枠で捉えていきます。 6)の十分な精度など抽象的な内容 …
