本稿は近年注目を集めているResponsible AI(責任あるAI)の実現をサポートする技術トピックとそれぞれのトピックの実現をサポートするツール群を紹介します。 AI が引き起こす問題 Responsible AI とは？ Responsible AI が満たすべき原則 技術トピックと６つ…

こんにちは！ nakamura（@naka957）です。 今回はクラスタリングをご説明します。クラスタリングは教師なし学習に代表される手法の1つで、正解情報なしでデータ間の類似性を推定し、グループ化する手法です。DATA Campusでは、これまでに教師なし学習の概要…

こんにちは。本稿では機械学習を利用したコンポーネントの処理速度の計測方法、および負荷テストのやり方について解説してゆきます。 機械学習を利用するコンポーネントの処理速度を計測する必要性 機械学習アルゴリズムを適用する関数の処理速度を検証 実行…

ファインチューニングとは 転移学習との違い 実装方法の違い 実装時の2つの注意点 1. 学習済みモデルの全層を更新しない 2.学習率を小さな値にする ファインチューニングの実装 MobileNet V2を使ったファインチューニング 学習可能な層の比較 学習率の比較 …

みなさん、こんにちは。DATAFLUCTのKazumiです。 今回は文章の解析を簡単に知ってもらうために、WordCloudというPythonのライブラリを用いて小説の「テキストマップ」を見ていきます。テキスト中の単語の出現頻度を大きさで表現することで、視覚的に描写する…

こんにちは！nakamura（@naka957）です。今回は、主成分分析（PCA）をご説明します。 主成分分析は教師なし学習の重要手法の１つです。教師なし学習は正解情報なしでデータのパターンを推測する手法です。その中でも、主成分分析は多数の特徴量を少数の特徴…

こんにちは！ 皆さんは機械学習モデルを作ろうとした時にデータが少なくても、思ったような精度が出ずに困ったことはないでしょうか。 筆者は機械学習を用いたプロジェクトで、「やりたいことはあるけど....データがない...ッ！」といつも困っていました。 …

こんにちは！nakamura（@naka957）です。今回は、教師なし学習をご説明します。 機械学習では、学習データに正解情報が含まれている教師あり学習への注目が多いかもしれません。一方で、学習データに正解情報を含まない教師なし学習も存在します。教師なし学…

こんにちは、DATAFLUCTのSaiです。 今回は機械学習には欠かせないデータについて解説します。データにはどんな種類があるかということと、機械学習する際にデータをどのように扱う必要があるかを一緒に見ていきましょう。 データの種類 1.数値データ 2.画像…

こんにちは！DATAFLUCTのKazumi.Kです。 この記事では機械学習をより深く理解するためにAI、ディープラーニングとの関係に触れて解説します。AIについても意外と中身は知られていないと思いますので、AI・機械学習・ディープラーニングについて見ていきまし…

はじめまして、DATAFLUCTのSaiです。 この記事では「機械学習」について、AIやディープラーニングの違いに触れながら分かりやすく解説していきます。 また機械学習を知る上で欠かせない AI ディープラーニング 教師あり学習、教師なし学習、強化学習 回帰、…

こんにちは！nakamura（@naka957）です。今回は機械学習モデルの解釈するために有用な手法であるSHAPをご紹介します。モデル解釈はデータ分析や機械学習の活用において重要な内容ですので、興味がある方は是非参考にしてみてください。 SHAPとは 機械学習モ…