機械学習

機械学習

DETRによる物体検出をPyTorchで行う【Transformer】

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でガリガリと動きます。
機械学習

OpenPoseで姿勢推定を行う【pytorch-openpose】

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。
機械学習

Toonify Yourselfでディズニー顔に変換する【StyleGAN2】

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。
機械学習

StyleGAN2をWindows 10で動かす【Python】

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。
機械学習

TensorFlow 1.14.0(GPU版)をWindows 10にインストールする

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。
データ分析

スクレイピングで大量に集めたAmazonレビューのクレンジング【Python】

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。
機械学習

【超簡単】TensorFlowにおけるモデルの保存・復元・再利用

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。
機械学習

【結論】単語感情極性対応表(ネガポジ辞書)による感情分析は使えない

断言します。感情分析にいて単語感情極性対応表(ネガポジ辞書)は使い物になりません。感情分析をやりたければ、別の方法を採用した方がいいです。この記事では、その別の方法に関しても説明しています。感情分析に興味がある方は、この記事を参考にしてみてください。
機械学習

BERTによる日本語の感情分析【スクレイピングしたAmazonレビューが元データ】

Googleの公開した自然言語理技術「BERT」を使えば、80%の正解率で感情分析ができるようになりました。やはり、機械学習の結果はデータに依存するということがわかる事例だと思います。この記事では、そのデータを集める方法も解説しています。
機械学習

機械学習の教師あり学習を飛躍させる方法を見つけた【APIの利用】

機械学習で最も大変なことを何だと思いますか?アルゴリズムを用意することでしょうか?プログラミングすることでしょうか?いやいや、そんなことはPythonやTensorFlowでクリアできます。最も大変なことは、質の良いデータを用意することです。この記事では、その難題を解決する方法を解説しています。
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