俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話

このブログでは人工知能(AI)の多角的な側面を深く掘り下げ、その理論と実践の両面を探求していきます。データから知見を引き出す手法の解説に加え、AIが社会に与える影響や、健全な発展に向けたガバナンスの重要性にも焦点を当てます。視覚情報や言語情報、その他の多様なデータを活用した予測モデルの構築を通じて、AIがどのように現実世界の問題解決に貢献できるかを調査・発信していきたいと思います。

2020-06-01から1ヶ月間の記事一覧

Dockerでコンテナを操作する(米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座)

今回は、DockerでUbuntuのコンテナを起動し、ホストに戻ったり、再度コンテナにもどったりする、コンテナの操作方法を学習しました。 かめ@usdatascientistさんの「米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座」をUdemyで受講しながら進めています。 とても分…

TensorFlowで簡単な計算を実行する(Pythonによるスクレイピング&機械学習テクニック)

今回は、DockerでTensorFlowが実行できる環境を構築し、簡単な計算を実行しました。 (TensorFlowを使った機械学習(深層学習)は次回以降に実践していきたいと思います。) TensorFlowは、機械学習の一分野である深層学習を実施するにあたり、大規模な数値…

Dockerでhello-worldをやってみる(米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座)

今回は、Dockerの基本的な使い方を学習しました。 私の中で超話題のかめ@usdatascientistさんの「米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座」をUdemyで受講しています。 とても分かりやすく解説いただけますし、ハンズオン形式で講座が進むので、まさに「手…

グリッドサーチでハイパーパラメータを調整する(Pythonによるスクレイピング&機械学習テクニック)

今回は、グリッドサーチでハイパーパラメータを調整しました。 これまで、学習モデルは、特に引数を指定しないか、特定の値のみ指定して学習をおこなっていました。この「引数」は、学習時に更新されていくパラメータとは区別して、「ハイパーパラメータ」と…

クロスバリデーションでモデルの妥当性を検証する(Pythonによるスクレイピング&機械学習テクニック)

今回は、クロスバリデーションという手法でモデルの妥当性を検証しました。 学習したデータに対してとても良い精度を出すモデルであっても、予測が必要な新たなデータに対する精度が非常に低い、いわゆる「過学習」という状態になることが良くあります。こう…

ランダムフォレストでキノコを分類する(Pythonによるスクレイピング&機械学習テクニック)

今回は、Webからキノコに関するデータをダウンロードして、ランダムフォレストで分類を行いました。 これまでは、数学的に境界を決定して分類するSVM(サポートベクターマシン)という学習モデルを使ってきましたが、今回は、「ランダムフォレスト」という多…

かめ@usdatascientistさんのDocker講座を申し込みました!

最近、私の中で超話題のかめ@usdatascientistさんの「米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座」をUdemyで申し込みました! px.a8.net 機械学習をやっていると、環境構築に四苦八苦して本来のプログラミングの時間がなくなってしまったり、ちょっとした変更…

SVMで言語を判定する(Pythonによるスクレイピング&機械学習テクニック)

今回は、Webから取得したテキストファイルを読み込ませて、それが何語で書かれたテキストなのかを判定しました。 機械学習の一大テーマである自然言語処理の復習です。(そこまで大掛かりなことをやっているわけではないですが・・・。) 今回も Pythonによ…