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【AI】sklearnのStandardScalerでデータ標準化した際の平均と分散を確認

こんにちは、ヒガシです。 AIモデルを構築する際に、scikit-learnのStandardScalerを使ってデータを標準化(元データから平均を引いて、分散で割る)することはよくあると思います。 このページでは、StandardScal...
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【AI】Pytorchモデルから重み、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、Pytorchを使って構築したモデルから、重みとバイアスを取り出す方法をご紹介していきます。 それではさっそくやっていきましょう! Pytorchでモデルを構築する まずはモデルがないと始まりません...
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【AI】Pytorchデビュー!MNISTの画像分類で練習!Kerasとの使い勝手も比較

こんにちは、ヒガシです。 このブログでは、これまでに様々なAIスキルを紹介してきたわけですが、その多くはKeras(Tensorflow)を用いて行ってきました。 というのも私の会社では多くの人がとっかかりやすいKerasで業務を行っており...
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【AI】Word2Vecの使い方を解説!2単語の内積を計算してみた

こんにちは、ヒガシです。 このページでは、単語をベクトルに変換するモデルの代表格であるWord2Vecモデルの使い方解説を行います。 非常に簡単ですし、おもしろいのでぜひ一緒にやってみましょう! gensimをインストールする Word2V...
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【AI】Keras-GaussianNoiseの使い方を解説!分散指定するだけ

こんにちは、ヒガシです。 前回の記事にて、ガウシアンノイズとは何なのかを解説しました。 今回はガウシアンノイズをKerasのAIモデルの入力に適用する方法を解説していきます。 それではさっそくやっていきましょう! Keras-Gaussia...
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【AI】Kerasの計算誤差を確認!numpy計算との比較!

こんにちは、ヒガシです。 先日業務中にKerasで学習させたモデルをnumpyの行列計算で表した際に、ほぼ値は一致するんですが、微妙に結果が異なる事象に遭遇しました。 いろいろ調べてみると、GPUで計算する際の計算順序が毎度変わるらしく、そ...
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【AI】KerasのLambda層の使い方を解説!FunctionAPIモデルで実演!

こんにちは、ヒガシです。 前回の記事にて、KeasのLambda層についての解説しましたが、Sequentialモデルでは複雑な処理を実行することができませんでした。 ということで今回はFunctionAPIモデルを使ってSequentia...
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【AI】KerasのLambda層の使い方を解説!Sequantialモデルで実演!

こんにちは、ヒガシです。 このページでは、KeasのLambda層についての解説および実際のプログラムを使ったデモを行います。 それではさっそくやっていきましょう! KerasのLambda層についての解説 KerasのLambda層を一言...
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【AI】AutoEncoderを使った画像が持つ特徴量の可視化実演(Keras版)

こんにちは、ヒガシです。 このページではオートエンコーダーを使ってMNISTの画像から各数字の画像が持つ特徴量を2次元マップ上に可視化するということを実演していこうと思います。 それではさっそくやっていきましょう! オートエンコーダー(Au...
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【AI】AutoEncoderを使ったMNIST画像の生成サンプル(Keras版)

こんにちは、ヒガシです。 このページではオートエンコーダーを使ってMNISTの画像を生成するということをやってみようと思います。 それではさっそくやっていきましょう! オートエンコーダー(Auto Encoder)の概略 まずはオートエンコ...
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【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(Keras版)

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1000枚準備し、最後の200...
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【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(Keras版)

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:画像データそのもの 入力2:...
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【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(Keras版)

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、自前の画像を使って画像分類AI...
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【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。 というわけでこの記事では、画像認識系AIモデルの...
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(Keras版)

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、単純な多層パーセプトロン(ML...
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の内部構造を詳細把握できるはずです。...
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(Keras版)

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、単純な多層パーセプトロン(ML...
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【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(Keras版)

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。 今回は前回のモデルを入力はそのままに出力...
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【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す。 先日私が参加した学...
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。」 なんてことは良くある話です。 というわけで...
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形式だといろいろと紹介記事が載ってい...
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【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(Keras版)

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ワーク計算を行列計算のみ...
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【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が使えない環境下でAI計算す...
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【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(Keras版)

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っていきましょう! 使用する...
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【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合、例えばKerasの場合だ...
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【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。 画像認識系の機械学習を実施する...
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【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、その水増し手法の一つである、既存の...