python 【python】超簡単！抽選プログラムの作り方！３行で完結！
こんにちは、ヒガシです。
最近、私の職場では抽選をすることがよくあります。
そのため同僚がPythonで抽選プログラムを頑張って作ってきてくれたのですが、なぜか２０行くらいコーディングをしており作成に２時間かかったと...
python 
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...
python 【python-matplotlib】汎用グラフをテンプレート化！データ入れるだけ！
このページでは
「python-matplotlibの使い方はもうわかってる！」
「さっさとコピーだけさせてくれ！」
という方を対象に、凡例や軸設定を含めた汎用的なグラフの作り方をご紹介していきます。
お急ぎの方は...
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...
エクセルVBA 【AI】ニューラルネットワークの計算をエクセルで再現する方法
こんにちは、ヒガシです。
※今回の記事は、前回の続きの立ち位置です。
前回記事を見ていない方はまずは前回記事から見ていただけると幸いです。
【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！
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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 【python-matplotlib】複数グラフをFor文で一括作成！配列も自由に変更可！
こんにちは、ヒガシです。
このページではpython-matplotlibを使って、以下のように複数のグラフを整列させて一括作成する方法をご紹介していきます。
事前にデータさえ準備してしまえば、あとは整列させる際...
python 【python-pandas】データフレームをcsvファイルとして保存する方法！
このページでは、pandasで作成したデータフレームをcsvファイルとして保存する方法をご紹介していきます。
header（データラベル名）、index（行番号）の有無でそれぞれ解説していきます。
それではさっそくやっていきまし...
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...
python 【Python-pandas】２つのデータフレームを縦方向に結合する方法！
こんにちは、ヒガシです。
このページでは、以下の画像のようにPandasで読み込んだ２つのデータフレームを縦方向に結合する方法をご紹介していきます。
それではさっそく本題に入っていきましょう！
datafra...
python 【Python-pandas】２つのデータフレームを横方向に結合する方法！
こんにちは、ヒガシです。
このページでは、以下の画像のようにPandasで読み込んだ２つのデータフレームを横方向に結合する方法をご紹介していきます。
それではさっそく本題に入っていきましょう！
datafra...
エクセルVBA 【エクセルVBA】初期速度、放射角度から放物線を計算する方法！
こんにちは、ヒガシです。
このページではエクセルVBAを使って、以下の図に示すように、物体の初期速度と放射角度から放物線を計算する方法をご紹介していきます。
初期条件を設定するだけで簡単に計算できるようになっ...
エクセルVBA 【エクセルVBA】データから指数関数近似式と式内係数を導出する方法！
こんにちは、ヒガシです。
このページでは以下の画像のように、指定したデータから指数関数近似式を取得する方法をご紹介していきます。
手作業でやろうとすると、
①データから散布図グラフを作成
②近似曲線の追加...
エクセルVBA 【エクセルVBA】データから対数関数近似式＆式内係数を取得する方法！
こんにちは、ヒガシです。
このページでは以下の画像のように、指定したデータから対数関数近似式を取得する方法をご紹介していきます。
手作業でやろうとすると、
①データから散布図グラフを作成
②近似曲線の追加...
エクセルVBA 【エクセルVBA】データから２次の多項近似式を取得する方法！
こんにちは、ヒガシです。
このページにたどり着いたということは、エクセル上でデータから２次の近似式を導出する際に、
①データから散布図グラフを作成
②近似曲線の追加
③多項式近似を選択
④グラフに数式を表示
...
エクセルVBA 【エクセルVBA】データから３次の多項近似式＆式内係数を導出する方法！
こんにちは、ヒガシです。
このページでは３次曲線の近似式および式内の４つの係数を導出する方法をご紹介していきます。
手作業でやろうとすると、
①データから散布図グラフを作成
②近似曲線の追加
③多項式近似を...
python 【Python】任意周波数の音をWAVデータとして保存する方法！
こんにちは、ヒガシです。
このページでは、前回作成した救急車のサイレン音データをWAVファイルとして保存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！
必要なライブラリ
今回は作成した音...
python 【Python】救急車の周波数音を作成し、繰り返し再生する方法！
こんにちは、ヒガシです。
前回の記事では、Python上で任意の周波数の音を作成する方法をご紹介しました。
【Python】任意の周波数の音を再生する方法！合成波も可能！
今回はこのスキルを応用して救急車のサイ...
python 【Python】任意の周波数の音を再生する方法！合成波も可能！
こんにちは、ヒガシです。
このページでは、Python上で任意の合成波を作成し、その合成波の音を再生する方法をご紹介していきます。
必要なライブラリ一覧
まずは今回使用するライブラリ一覧をご紹介します。
★mat...
python 【Python】変則的な階段状データを作成！位置、高さ指定するだけ！
こんにちは、ヒガシです。
このページでは、以下の画像のように変則的な階段状データ配列を作成する方法をご紹介していきます。
段が上がる位置と高さを任意の数だけ指定してあげるだけで、どんな階段でも作成可能です。
...
python 【Python】階段状の配列データを作成する方法！少数切り捨てするだけ！
こんにちは、ヒガシです。
このページでは、以下のグラフのように階段状のデータを作成する方法をご紹介していきます。
X軸のデータ数、階段の段数は自由に変更可能です。
実務においては意外と使うことがあるのでぜひ...