python 【AI】画像分類CNNモデルの学習データと予測精度の関係を調査
こんにちは、ヒガシです。
今回は以前紹介した画像分類AIモデルを活用し、学習データの数と予測精度の関係を調査していきたいと思います。
具体的にやっていくこととしては、以下に示すような適当な丸、三角、四角の画像を1...
AI
python 
python 【AI】複数の入力（画像+１次元データ）を持つ画像分類CNNモデル構築を実演
こんにちは、ヒガシです。
今回は画像分類問題でよく使われるCNNモデルをベースに、ほかの情報も一緒に入力するAIモデルを構築していこうと思います。
具体的には以前紹介した、丸、三角、四角の画像に対して、
入力１...
人工知能 【AI】サンプル画像の自作から画像分類CNNモデル構築までを実演！
こんにちは、ヒガシです。
このページでは、前回の記事にて作成した画像分類AIの構築練習用画像を用いて、実際の画像分類AIモデル（CNNモデル）を構築してみようと思います。
この記事の流れを把握することによって、自...
python 【Python】画像認識系AIモデルの構築練習用サンプル画像作成コード
画像認識系のAIモデル構築を練習しようと思っても、そもそも画像がないので練習できない。まずは簡単な画像を使って練習してみたい。
私もAIの勉強を開始したころにこんな悩みを抱えていたものです。
という...
人工知能 【AI】学習済みRNNモデルの内部計算をnumpyのみで再現する方法
こんにちは、ヒガシです。
TensorflowやPytorchの環境下でAIモデルを構築しても、実際に運用する際にそれらの環境を準備できないことってよくありますよね。
そんな状況に対応するために以前の記事にて、単...
人工知能 【AI】Keras-LSTMモデルの内部パラメータの意味を詳細解説！
こんにちは、ヒガシです。
このページでは、Tensorflow-Kerasにて構築したLSTMモデルの内部パラメータの持つ意味を実際のモデルを使いながら詳細解説していきます。
このページを読めば、LSTMの内部構...
人工知能 【AI】学習済みLSTMモデルの内部計算をnumpyのみで再現する方法
こんにちは、ヒガシです。
TensorflowやPytorchの環境下でAIモデルを構築しても、実際に運用する際にそれらの環境を準備できないことってよくありますよね。
そんな状況に対応するために以前の記事にて、単...
python 【AI】複数出力を持つモデルにshap適用！出力ごとに寄与度分析！
こんにちは、ヒガシです。
今回も前回に引き続きshapを使って遊んでみようと思います。
前回の記事では、簡単な４入力、１出力のモデルにshapを適用し、各入力が出力に与える寄与度を分析してみました。
今回は...
python 【AI】入力の寄与度分析！shapの使い方！Kerasモデルで実演！
こんにちは、ヒガシです！
今回は作成したAIモデルの出力が、各入力に対してどれくらい寄与しているかを分析できるshapという技術の使い方をご紹介していきます。
※Kerasで自作した簡単なモデルに対して実演していきま...
人工知能 【AI】既存モデルを縮退化する方法！データ生成⇒再学習を実演！
こんにちは、ヒガシです。今回もAIモデルに関するお話です。
AIを実運用していると、
「精度が高いモデルを構築することはできたんだけど、実際に製品へ搭載するには計算コストが高すぎて載せられない。」
なんてことは良く...
人工知能 【AI】LSTMモデルをKeras-Function-API形式で作成する方法！
こんにちは、ヒガシです。
このページでは時系列データに強いと言われているLSTMモデルを、KerasのFunction-API形式で作成する方法をご紹介していきます。
LSTMモデルはSequential形式だと...
python 【AI】活性化関数付MLPモデルの計算を行列計算で再現する方法！
こんにちは、ヒガシです。
前回の記事にて、学習済のAIモデルから重み＆バイアスを取り出すことによって、ニューラルネットワーク内部の計算を行列計算のみで実施する方法をご紹介しました。
【AI】学習済みのニューラルネット...
python 【AI】MLPモデルの重み、バイアスをcsvファイルに出力する方法！
こんにちは、ヒガシです。
このページでは、学習済みのMLP（Multi Layer Perceptron）モデルから重みとバイアスを取得し、それらをcsvファイルに出力する方法をご紹介していきます。
Pythonが使えない環境下...
python 【AI】ニューラルネットワークから重み、バイアスを取得する方法！
こんにちは、ヒガシです。
このページでは、Keras使って構築したAIモデル（ニューラルネットワーク）が保有する「重み」と「バイアス」をnumpyの配列として取得する方法をご紹介していきます。
それではさっそくや...
python 【AI】学習済みのニューラルネットワーク計算を行列計算のみで実行する方法
こんにちは、ヒガシです。今回は久しぶりにAI関連のお話です。
AI構築時において、Kerasなんかのライブラリを使ってAIモデルを学習させたとします。
その学習済モデル（変数model）を使って実際に推論をする場...
python 【Python-openCV】画像回転⇒ランダム切り抜き！AIデータの水増しに！
こんにちは、ヒガシです。
このページでは以下の画像に示すように、ベースとなる画像データをランダムに回転させ、そこからさらにランダムに指定サイズで画像を切り抜くという処理を連続実行する方法をご紹介していきます。
...
python 【Python-OpenCV】画像からランダムに指定サイズで切り抜く方法！
こんにちは、ヒガシです。
画像認識系の機械学習を実施する際、既存のデータを加工してデータを水増しすることが有効な場合もあります。
いわゆるData Augmentationってやつですね。
このページでは、その...
人工知能 【強化学習】自作ゲームにSACを適用してみた（DDPGとの比較）
こんにちは、ヒガシです。
このページでは、以前作成した自作ゲームに、深層強化学習アルゴリズムであるSAC(Soft-Actor-Critic)を適用してみます。
同じゲームに別の深層強化学習アルゴリズムであるDD...
人工知能 【AI】自作ゲームに深層強化学習（DDPG）を適用してみた。
こんにちは、ヒガシです！
今回は、前回作成した車の走行風のゲームにこれまた以前紹介した深層強化学習アルゴリズムであるDDPGを適用してみようと思います。
ちなみに私がやるとこんな感じでわりと上手に走らせることがで...
python 【Python-OpenCV】深層強化学習（DDPG）用のゲームを作成してみた
こんにちは、ヒガシです！
以前の記事にて深層強化学習アルゴリズムであるDDPGを紹介しましたが、それを実際に使ってみたくなったので、まずはそのための環境構築をしようと思います。
（OpenGymなんかを使っても良いで...
人工知能 【AI】LSTMでの長期未来予測２！現在との差分を予測して精度改善！
こんにちは、ヒガシです。今回は前回紹介したLSTMでの未来予測のリベンジ編です。
まずは前回のおさらいです。
前回は以下の画像に示しているように、LSTMモデルを使った短期の未来予測を繰り返し、長期の未来を予測すると...
人工知能 【AI】LSTMでの予測を繰り返し、長期未来予測ができるか検証してみた
こんにちは、ヒガシです。今回も前回に引き続きLSTMのお話です。
※今回の記事は前回の記事の続きという位置づけです。
これまでの紹介したLSTMモデルというのは、過去の時系列データから次の時刻の予測したいデータのみを...
人工知能 【AI】時系列csvデータをLSTM用の入力データに加工する方法
こんにちは、ヒガシです。前回に引き続きLSTMのデータ加工のお話です。
前回紹介した記事では、Python上で適当な時系列データを作成し、それをLSTM用に加工していましたが、実業務においてそんなデータを使うことはまず...
人工知能 【AI】複数の入出力を持つデータをLSTMモデルに入力する方法！
こんにちは、ヒガシです。
このページでは、AI分野において時系列データを予測する際によく用いられるLSTMモデルに対して、複数の入力、複数の出力を持つデータを使用する方法をご紹介していきます。
LSTMのサンプルコー...
人工知能 【強化学習】DDPGアルゴリズムの内部イメージを数式なしでざっくり解説！
こんにちは、ヒガシです。
今回は連続値を扱える強化学習アルゴリズムであるDDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)を難しい数式抜きにざっくりと画像と言葉で解説していきます。
DD...
人工知能 【強化学習】期待値を試行錯誤して求める方法を実演！学習率と精度も検証！
こんにちは、メーカーエンジニアのヒガシです。
強化学習を勉強していると、
「エージェントはこの環境下において最も得られる報酬の期待値が大きい行動を取る・・・」
といった説明をよく目にするのではないでしょうか？
今...
python これから強化学習を勉強したい人にオススメしたい本をご紹介！
こんにちは、ヒガシです。
半年ほど前から強化学習の勉強を開始し、ようやく自業務である機械の制御最適化に適用することができるようになってきました。
このページでは、私が強化学習の勉強を行う際に読んで非常に参考になった書籍をご紹...