プログラミング

機械学習のセキュリティ:敵対的サンプル対策

機械学習のセキュリティ:敵対的サンプル対策敵対的サンプルとは機械学習モデルの脆弱性を突く攻撃手法として、敵対的サンプル(Adversarial Examples)が近年注目を集めています。敵対的サンプルとは、人間には知覚できないほど微小な摂...
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Pythonでレコメンデーションシステムを実装

Pythonによるレコメンデーションシステムの解説レコメンデーションシステムの概要レコメンデーションシステムは、ユーザーの過去の行動履歴や嗜好に基づいて、関心を持ちそうなアイテム(商品、コンテンツ、情報など)を推薦するシステムです。Eコマー...
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機械学習の学習データを増やすテクニック(Augmentation)

機械学習の学習データを増やすテクニック(Augmentation)機械学習モデルの性能向上には、十分な量の高品質な学習データが不可欠です。しかし、現実世界では、目的のタスクに合致する大量のデータを収集・アノテーションすることは、時間、コスト...
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Pythonで時系列予測モデルを構築する(Prophet)

Pythonにおける時系列予測モデル構築:ProphetProphetは、Facebook(現Meta)が開発した時系列予測ライブラリです。特に、季節性や祝日などの周期的な変動、およびトレンドの変化に対して頑健であり、ビジネスにおける需要予...
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機械学習の特徴量のスケーリング(MinMax/Standard)

機械学習における特徴量スケーリング:Min-MaxスケーリングとStandardスケーリング機械学習モデルの性能を向上させるために、特徴量スケーリングは極めて重要な前処理手法です。特に、距離ベースのアルゴリズム(例: K近傍法、サポートベク...
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機械学習の特徴量のスケーリング(MinMax/Standard)

機械学習における特徴量スケーリング機械学習モデルの性能を向上させるために、特徴量スケーリングは極めて重要な前処理手法です。特に、距離ベースのアルゴリズム(例:k-NN、SVM)や勾配降下法を用いるアルゴリズム(例:線形回帰、ロジスティック回...
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Pythonで生成AI(Generative AI)を試す

Pythonで生成AIを試すはじめに近年、生成AI(Generative AI)は目覚ましい発展を遂げ、様々な分野で活用が進んでいます。Pythonは、その豊富なライブラリと扱いやすさから、生成AIを試すための主要なプログラミング言語となっ...
プログラミング

物体検出の基礎:YOLOとSSD

物体検出の基礎:YOLOとSSD物体検出は、画像や動画の中から特定の物体を特定し、その位置を矩形(バウンディングボックス)で囲むコンピュータビジョンの重要なタスクです。近年、深層学習の発展により、物体検出の精度と速度は飛躍的に向上しました。...
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Pythonで音声認識を実装する方法

Pythonでの音声認識実装:詳細と応用Pythonは、その豊富なライブラリと使いやすさから、音声認識システムの開発において非常に人気のある言語です。本稿では、Pythonで音声認識を実装するための主要なライブラリ、基本的な実装手順、そして...
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機械学習モデルのバージョン管理と再現性

機械学習モデルのバージョン管理と再現性機械学習プロジェクトにおけるモデルのバージョン管理と再現性の確保は、開発プロセス全体にわたって一貫性と信頼性を保証するために不可欠です。これらは、実験の追跡、コードの変更管理、データセットの進化、そして...