機械学習開発のための学習済モデル - KADOKAWA Connected Engineering Blog
はじめに 株式会社KADOKAWA ConnectedのKCS部Cloud Native課の夏目です。最近は産業におけるディープラーニング（ディープニューラルネットワーク、以下「DNN」）の適用が幅広く進んでいます。私（夏目）はSmartCity研究所にて画像認識を利用するプロジェクトで業務を行なっています。今回は初心者のかた向けに、主に画像・映像の認識を行なうための機械学習およびDNNの学習済モデル、そのモデルを利用した転移学習について紹介したいと思います。 教師あり学習の課題 機械学習の1つの手法として、教師あり学習がありますが、教師あり学習ではラベル付け（アノテーション）された学習用のデータが必要になります。一般的に学習用のデータが少ないと精度に影響が出ます（精度が低くなる可能性がある）ので、ある程度学習用データを集める必要があります。しかし、学習用データを数多く揃えるのは難しい場合
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
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