コロナ前のデータで訓練された機械学習モデル、現在完全に破綻 | ScanNetSecurity
ガートナー社によると、新型コロナのパンデミック以前にビジネスを行うために構築された機械学習モデルは、経済がロックダウンから立ち直るにつれもはや有効ではなくなり、企業は機械学習と企業データ管理において新たな課題に直面することになるという。 同社の調査グループは、「新型コロナの余波による極端な混乱により ... 過去のデータに基づいた多くのモデルが無価値になってしまった」と報告している。 例えば、製品推奨エンジンやネクスト・ベスト・オファーに機械学習を一般的に使用している企業は、そのアプローチを再考する必要があるだろう。教師あり機械学習モデルを再訓練するに十分なコロナ後のデータがないため、機械学習技術の幅を広げる必要がある。
PyTorchで学習したモデルをOpenCVで使う - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
以前、Keras+Tensorflowで学習したモデルをOpenCVで推論に使用する方法について解説したことがありました。 run Keras model on opencv from Takuya Minagawa www.slideshare.net OpenCVにはDNNモジュールという畳み込みニューラルネットワークを使用するための機能があります。ただこれは主に推論用で、学習のためには別のディープラーニングフレームワークで作成したモデルを別途読み込む必要があります。 OpenCVはTensorflowやCaffe等いくつかのフレームワークをサポートしているのですが、前回は初学者にも使いやすいだろうという理由でKears+Tensorflowのモデルを選択しました。なお、OpenCVはTorchはサポートしてますがPyTorchはサポートしてませんでした。 しかしながら、OpenCVは
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機械学習モデルの説明性・解釈性について -SHAPによる実践あり-｜はやぶさの技術ノート
