機械学習

「RetinaFaceによる顔認識をPythonで試したい」「InsightFaceのインストールに失敗する」「ディープラーニングによる顔認識を実行したい」このような場合に、RetinaFace（retina-face）がおススメです。

「OpenCVよりも精度の高い顔認識を行いたい」「ディープラーニングによる顔認識を試したい」「Pythonで顔認識を実行したい」このような場合には、InsightFaceがおススメです。この記事では、InsightFaceついて解説しています。

「セマンティック検索（意味検索）をPythonで行いたい」「画像検索をPythonで行いたい」このような場合には、PyTorchを機械学習フレームワークとしたsentence-transformersを利用しましょう。この記事では、そのための方法を解説しています。

機械学習（PyTorch）によるボーカル抽出が、Open-Unmixで可能です。この記事では、Open-Unmixのインストールからその使い方までを解説しています。解説において、YouTubeからダウンロードした音楽を実際にボーカル抽出しています。

BARTは、BERTにSeq2Seq を加えたモノです。そのため、文章要約をBERTの「文脈を読む」レベルで行うことが可能になります。この記事では、PythonでBARTによるテキスト要約を行うための方法を初心者が理解できるように説明しています。

Googleが公開したPegasusを試したことがありますか？まだ試していないなら、是非とも試しておいた方がよいでしょう。Pegasusはテキストを抽象型で要約します。この記事では、Pegasusで自動要約まで行う方法を解説しています。

T5モデルによるテキスト要約を説明しています。要約といっても、今回は1行まとめになります。Transformersを利用すれば、本当に簡単にテキスト要約が可能になります。この記事では、T5によるテキスト要約を実現する方法を解説しています。

「動画の姿勢推定」このことが、PyTorchをベースにしたpytorch-openposeで可能です。動画作成には、ffmpeg-python（FFmpeg）を利用しています。この記事では、動画の姿勢推定をPythonで実現するための方法を解説しています。

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。