データサイエンス

PC、スマホ、カメラなど簡単に連携してAIアルゴリズムが実装できるMediapipeというライブラリをgoogleが公開しています。比較的簡単に実装できますので、初心者の方にもおすすめです。今回はMediapipeの画像認識のコードを解説します。あまり深堀せず、動作することを目指して勉強してみてください。

PCやスマホなどで、カメラと連動したAI（機械学習）アルゴリズムを手軽に実装できる、google製ライブラリMediaPipeのサンプルコード解説です。今回は、物体検知の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。ぜひご活用ください。

Pytorchでセグメンテーション（pixelレベルで認識する画像AI）を簡単に実装できる、 Segmentation modelsのサンプルコード解説です。難しい言葉はさけて初心者向けに説明しますので、参考にしてください。

データ分析向けのPython開発環境（IDE)として、PyCharmをお勧めする理由を説明します。私も５年以上使っていますが、体感として、コードを書く時間が半分程度に短縮できていると思います。リズムよくコードを書けますので、プログラミングが楽しくなりますよ！

PythonのUI作成ツールとしておすすめのPyside2、Pyside6を初心者の方向けに紹介します。デスクトップアプリ作成ツールとしては、tkinterがメジャーですが、PysideはＵＩ操作で画面を作成することができます。作成可能なＵＩパーツも必要十分な種類を備えておりますので、ぜひお試しください。

経済産業省主催の、マナビDXクエストへ参加するメリットを過去2年参加した経験を踏まえて説明します。企業の課題可決の実例を通してスキルアップを行えます。学生・社会人・初心者からベテランまで、データを扱うすべての方にお勧めのイベントです。参加費無料ですので、ぜひ参加してみてください！

画像分類のアルゴリズムとして使い勝手の良い、EfficientNetのサンプルコードを初心者向けに解説します。EfficientNetは、様々な画像サイズに対応した便利なモデルです。今回は、手持ちのデータセットに合わせるための、転移学習・ファインチューニング　サンプルコード解説です。

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。