ころがる狸

ころがる狸のデータ解析ブログ

【SAM】最新オプティマイザーで画像分類の精度検証!

みなさんご無沙汰しております、Dajiroです。久しぶりのブログ投稿です。ここ半年ほど、データベースやAPI、AWSの勉強で忙しかったのですが、ようやく機械学習に帰ってこれました。今回の記事では、最新のオプティマイザであるSAM(sharpness aware minimizat…

【PostgreSQL】windows10でPostgreSQLを動かすエラー対処法

春はあけぼの、夏のデータベースと言います。というわけで、今回はWindows10環境でRDBMS(relational database management system)の1つであるPostgreSQLを動かす際に遭遇するエラーメッセージの解決策を簡単にまとめます。Windows10へのインストールと環境…

【PyTorch×TPU】Google ColabでPyTorchを使ってみた

こんばんは、Dajiroです。今回はGoogle Colabratory(以下、Colab)におけるPyTorchの使い方についてご紹介します。ColabといえばGoogle社が無料で提供しているノートブック形式のPython計算環境です。通常のCPUに加え、GPUとTPUといった機械学習向けの計算環…

【Cycle GAN】GANによるスタイル変換の仕組み解説と実験

こんにちは、Dajiroです。今回は、GANを用いて画像のスタイルを変換できる【CycleGAN】の仕組みをご紹介します。スタイル変換とは、元の画像から別のスタイルの画像に変換できることを指します。6つの損失関数が登場するため中々複雑なモデルですが、1つ1つ…

【Conditional GAN】仕組み解説と画像生成の結果

こんにちは、Dajiroです。今回の記事では【ConditionalGAN】(条件付きGAN, CGAN)についてご紹介します。GANという機械学習技術を用いることで乱数から画像を自動生成できますが、CGANを用いるとどのような画像を生成するか条件付きで指定することができるよ…

【PyTorch×転移学習】学習済みモデルライブラリTIMMのご紹介

こんにちは、dajiroです。今回は高精度な画像分類を行うのに便利なライブラリTIMMをご紹介します。PyTorchでは画像分類用の学習済みモデルが公式で提供されていますが、使われているモデルがやや古く栄枯盛衰の激しい機械学習の世界では現代最高レベルの予測…

【PyTorch】多入力多出力モデルの作り方

こんにちは、Dajiroです。今回は、PyTorchを使った複雑なネットワークの構築についてご紹介します。機械学習モデルを組んでいると、複数の種類の入力(画像と1次元配列状のデータなど)を使ったり、複数の種類の出力を得たい場合などがあります。そんなとき…

【CNN+Grad-CAM】仕組みの解説と画像の予測根拠可視化

こんばんは、Dajiroです。本ブログでは既に画像を予測する方法を学びましたが、今回はCNNによる画像予測の根拠についてご紹介します。その代表的な技術である(Guided) Grad-CAMについての仕組み解説と、実際に得られた予測根拠を見ていきます。画像認識につ…

【自然言語処理】単語埋め込みからSelf-Attention、2値分類まで。

こんにちは、Dajiroです。前回の技術記事を書いてからだいぶ日が空きました。本ブログでは機械学習に関する幅広い技術を解説しようと目論んでいるので、まだ扱ったことのない自然言語処理のネタををじっくりコトコト仕込んでいました。本記事では 単語埋め込…

20代最後の日。

こんにちは、Dajiroです。今日2020年6月19日は私にとって20代最後の日です。だからといって何か特別なこともしていないのですが、記念に日記を書くことにしました。日記を書くというのは、ふだんの日常の中ですごく特別な行為で、何かもやもやしたり、思考を…