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AIアルゴリズムは、ブラックボックスであるため、なぜその答えを導き出したのかがわからず、問題になることがあります。 　画像認識AIがなぜ、その答えを導き出したのかとい説明に役立つGrad-CAMというアルゴリズムが提案されており、様々な分野...

AutoML（自動機械学習）のオープンソースライブラリの中で、最も有名なPycaretの特徴量の重要度出力機能を紹介します。Future importance出力はデータサイエンティストにとっては、必要不可欠な機能ですので、初心者向けにわかりやすい表現で説明します。

画像生成AI、Stabled Diffusionを使ってみました。その具体例を紹介します。文字を入力して、画像を何もないところから生み出す、画像生成AIサービスは次々に公開されています。どれも完ぺきというものはないですが、いまいちなところも含めて遊んでみました。

Chat-gptで使用されているのは、GPT4ですが、ちょっと古いGPT-2のPython実装サンプルコードを解説します。tensorflow kerasライブラリを用いたサンプルコードを、初心者の方向けにわかりやすく説明します。あまり深堀せずとも、理解できるレベルです。

AutoML（自動機械学習）で最も有名なOSSライブラリ、Pycaretの多クラス分類(multi class clasification)サンプルコードを解説します。特徴量の重要度、各種グラフ作成がほぼ１行で済みます。平易に書きますので初心者の方も参考になさってください。

自動機械学習(AutoML)の人気オープンソースPycaretの、多クラス分類問題のサンプルコードを解説します。このサンプルコードの内容を覚えると、複雑な処理や試行錯誤を数行で試すことができる、非常に密度の濃い内容となっておりますので、ぜひ参考になさってください。応用編は【後半】で。

keras tensorflwoを用いた、セマンティックセグメンテーションのサンプルコード解説です。semantec segmentationは各画素をクラス分けする高度な画像系AIです。初心者向けに解説しますので、動作することを目標にチャレンジしてみてください。

画像認識の主流となりつつなるアルゴリズム、Vision Transformerですが、物体検知（object detection）タスクへの利用も提案されています。今回は、Tensorflwo kerasを用いて、ViTを物体検出へ適用したサンプルコードを初心者向けに解説します。

pythonで忘れがちなコードを紹介します。拡張子なしファイル名の取得方法です。１行で済むのですが、初心者の方向けに詳しく説明しますので、ご活用ください。おまけで、拡張子の取得方法も説明しています。

pythonでよく使うけど、忘れてしまいがちな処理を紹介します。今回は、フォルダ内のファイルをひとつづつ読み込む方法です。 はじめに pythonで指定フォルダのファイルを読み込む手順はこんな感じです。 フォルダ内のファイルのリストを作成す...