機械学習

train_test_splitkan関数のstratifyパラメータを設定していますか？もし、stratifyの効果を知らないなら、是非ともこの記事を読んでください。あなたの機械学習人生を豊かなモノをするでしょう。それぐらい大げさに言っても良いような機能がstratifyには詰まっています。

train_test_splitを使いこなせば、機械学習の作業が効率的に進めることができます。この記事では、丁寧過ぎるほどにtrain_test_splitに関して説明しています。パラメータstratifyを利用すれば、コード量を減らすことができるようになるでしょう。

最新の物体検出であるDETRを知っていますか？学習済みモデルをダウンロードして使えば、すぐに最新の物体検出を実行することが可能です。この記事では、WindowsやLinuxでDETRを動かすための方法を解説しています。なお、DETRはGPUでのガリガリと動きます。

姿勢推定や骨格認識と呼ばれる処理を知っていますか？これらの処理を簡単に実現できることを知っていますか？オープンソースのOpenPoseを使えば、専門知識などなくても簡単にできてしまいます。この記事では、PyTorchで動くpytorch-openposeについて解説しています。

Toonify Yourselfでディズニー顔への変換ができます。Toonify YourselfをWindowsで動かすことは、機械学習の勉強にもなり、同時に単純に楽しいです。この記事では、Windows 10でToonify Yourselfを動かす方法を解説しています。

StyleGAN2をGoogle ColabではなくWindowsで動かしたいと思いませんか？でも、新しいPCであればあるほど、それは大変です。この記事では、StyleGAN2をWindows 10で動かすための方法をかなり詳しく解説しています。

GitHubには、面白そうな機械学習のサンプルコードやライブラリが公開されています。しかし、高い確率でそれらは動きません。この記事では、それらのサンプルコードやライブラリを動かすための一つの方法を解説しています。この記事を参考にして、StyleGANなどを試していきましょう。

350万件！！Amazonのレビューをスクレイピングで集めました。みなさんは、機械学習用の日本語テキストをどうやって用意していますか？個人では、なかなか難しいはずです。残された手段は、スクレイピングしかありません。大量データの扱いから、データのクレンジグについてまで説明しています。

TensorFlowを利用した場合における、モデルの保存と復元、そしてモデルの再利用までを解説しています。簡単にすぐ検証できるようにコピペで動くコードを載せています。この記事を読めば、すぐにTensorFlowでのモデルの保存・復元・利用を検証可能です。

日本のAI企業・AIベンチャーの未来は暗いです。AIに関しての現実を知れば、私の言っていることが正しいと思うでしょう。結局、GAFAMを中心としたITの巨人であるGoogleやAmazonなどには勝てないのです。悲しいけど、それが現実です。その現実を受け入れて、私たちはできることをやっていきましょう。