【概要】
本記事では、深層学習(Deep Learning)の基本となるモデルを まずは動かしてみたいという人に向けて、 実装コードを展開するという内容になっています。 そのため、本記事では学習の安定化を図るドロップアウトや バッチ正規化の実装、ニューラルネットに関する理論等、 については、取り扱っていないためご注意ください。
【本編】
初めに実装全体を眺めてみたいと思います。実装は、以下の通りです。(さらに…)
前回のおさらい。
“ヤクルトレディGO！！(*)”の一連の流れを構築するための、環境構築・実装をした。
yolov5に元々ついているデフォルトモデルを使用して、分析してみた。
※ 詳しくは【物体検知】来客を分析し、Teams通知してみた（環境構築/実装編） を
ご覧ください。
今回は、収集したヤクルトさん画像、社員画像を使って、「yakult」モデルを構築してみます。
(*) : ある方から「ヤクルトさんが来た！通知システム」の名前を頂戴しました。
おおまかには、以下の手順で行います。
順を追って説明します。
(さらに…)毎朝、弊社にはヤクルトさんが来られて、ヤクルトを売りに来てくれます。
購入頻度の高い部署は奥側にいるため、気が付いた人が、毎回声掛けしに行っています。
毎回面倒なので、ITっぽく解決してみよう、と思い立ちました。
今回は、写真撮影し、その結果が”ヤクルトさん”なら、Teamsに「ヤクルトさん来られました！」を
通知するシステムを構築してみます。
※ 撮影した写真がヤクルトさんである、という判定は”yolo”で行います
yolo : https://www.renom.jp/ja/notebooks/tutorial/image_processing/yolo/notebook.html
以下、簡単ですが今回作成する「ヤクルトさん通知システム」のシステム構成概要です。
(さらに…)こんにちは。
機械学習の分野でPythonがよく使われています。
今回、機械学習の分野でデータ分析のツールとしてよく名前が出てくるJupyter Notebookについての紹介です。
Jupyter Notebookは、ノートブックと呼ばれるファイル(.ipynb)にプログラムや説明の文章、実行結果を記録できるツールです。
システム開発で利用するEclipseなどのIDEと異なる点としては、「実行結果を記録する」という点で、例えば、以下のイメージのようにソースコードと実行結果をセットで記録できる（まさにノートブックのよう）ことができ、試行錯誤の結果をソースコードとともに他のメンバーに共有できる点だと思います。
以上、今回はJupyter Notebook 事始めということでまずは、Jupyter Notebookとはどういったものかということを説明いたしました。
最近のより注目されている機械学習やAIについて勉強してみたくなりました。
そこで、まずは機械学習とは何ぞや！！っていうところから入っていきたいと思います。
機械学習とは…
なるほどですが、AIとの違いは何でしょう？？
(さらに…)
