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Pythonライブラリ（機械学習・AI）

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本
AI・機械学習・深層学習に特化したライブラリをまとめました。
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#python

AI・機械学習のサービス一覧

概要　AIや機械学習に関するサービスを紹介します。 とりあえず使えるやつだけでなく触ってみ…

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2年前
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＜学習シリーズ＞ガウス過程回帰とベイズ最適化

１．概要１－１．緒言 　本記事は”学習シリーズ”として「ガウス過程回帰（Gaussian Proces…

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11か月前
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＜学習シリーズ＞線形モデル編：ベイズ線形回帰

１．概要１－１．緒言 　本記事は”学習シリーズ”として自分の勉強備忘録用になります。 　…

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1年前
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Pythonライブラリ(ベイズ統計モデル)：PyMC3

１．概要 　ベイズ統計モデルのPyMC3を紹介します。PyMC3の特徴として「ハミルトニアンモンテ…

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1年前
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Pythonライブラリ(可視化)：Graphviz

１．概要　GraphvizはMatplotlibやSeabornのようなデータのグラフ化より、決定木の見える化や…

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2年前
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＜学習シリーズ＞線形モデル編：多項式回帰／非線形回帰

１．概要１－１．緒言 　本記事は”学習シリーズ”として自分の勉強備忘録用になります。 …

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1年前
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Python機械学習(フレームワーク)：Pytorch Lightning

１．概要　Pytorch LightningはPytorchでの機械学習モデルの記法をより簡略化できるPyTorchラッパーとなります。「Pytorch LightningはVersionによりAPIが大幅に変わる」ため別Ver.とまともに動かないので注意が必要です。 　本記事では"Ver2.0.1"となります。 　参考として、より高位のラッパーとして「Lightning Flash」があります。ただし柔軟性に乏しいため本記事での説明は省略します。 １－１．Pytorch

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Pythonライブラリ(ブラックボックス最適化/ハイパーパラメータ調整)：Optuna

１．概要　機械学習モデルでは人間が手動設定する必要があるパラメータがあり、ハイパーパラメ…

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1年前
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＜学習シリーズ＞線形モデル編：ロジスティック回帰

１．概要１－１．緒言 　本記事は”学習シリーズ”として自分の勉強備忘録用になります。 　…

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1年前
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Pythonライブラリ(Webアプリ)：gradio

１．概要　PythonのWebアプリ向けライブラリはFlask、Django、Streamlitなどがありますが、今…

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1年前
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＜学習シリーズ＞機械学習モデルの検証：モデルの適用範囲(外挿)を確認

１．概要　本記事は”学習シリーズ”として自分の勉強備忘録用になります。 　経緯としては作…

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1年前
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機械学習モデルの実装：DCGAN(Deep Convolutional GAN)

１．概要　本記事ではDCGANsをPytorchで実装します。ライブラリ紹介ではなく実装がメインのた…

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1年前
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機械学習モデルの実装：変分オートエンコーダー（VAE）

１．概要　本記事では変分オートエンコーダー（Variable AutoEncoder）：VAEをPytorchで実装し…

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1年前
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機械学習モデルの実装：AutoEncoder（Pytorch）

１．概要　本記事ではAutoEncoderをPytorchで実装します。ライブラリ紹介ではなく実装がメインのため学習シリーズに近い内容となります。 　AutoEncoderの特徴は下記の通りです。 ２．AutoEncoder概念の理解２－１．一般的なモデル（教師あり学習） 　まず一般的なモデルを整理すると下記の通りです。 入力値に対して教師データ（ラベル）が1:1である 出力値とラベルの誤差（損失関数で計算）から誤差逆伝搬で学習 誤差が最小になるように学習を繰り返す

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