モデル作成– tag –

どうもニコイチです。これまでの流れでは、以下のように段階的に進めてきました。 はじめに 画像読み込みと欠損の確認 画像の特徴理解 集めたデータの確認 データセット作成 転移学習なしのモデルの選定と作成 転移学習なしのモデル学習 転移学習なしの学...

どうもニコイチです。今回のテーマは「転移学習あり」のモデルを使って画像の欠陥を検出する仕組みを作る方法です。前回までは「転移学習なし」で学習させたモデルの推論を試してみましたが、転移学習を導入するとどうなるのかを学んでいきましょう。 なぜ...

どうもニコイチです。前回の「ResNetを使った転移学習なしのモデルの選定と作成」では、転移学習を使わないモデルをどのように選び、構築するかを学びました。今回はいよいよそのモデルを実際に学習させる手順を確認していきます。モデルの学習はやや複雑...

どうもニコイチです。前回は「データセット作成」を行いました。今回はいよいよ、転移学習を行わない場合のモデルをどのように選定し、作成していくかを見ていきましょう。このシリーズのゴールは、鋳造製品の画像から欠陥を検出するモデルを作ることです...

どうもニコイチです。ここまで来るといよいよ折り返し地点です。前回は、データを学習データと評価データに分割する方法を学びました。今回は、モデルの精度を測るための重要なツール、評価関数について解説します。特に、回帰問題でよく使われるRMSE（二...

どうもニコイチです。前回は、予測モデルの概要や、モデルの評価方法について学びました。今回は、モデル作成の最初のステップとして、データを学習データと評価データに分割する方法について解説します。 全編はこちらから なぜデータを分割する必要があ...

どうもニコイチです。前回はROC曲線について学びました。この記事では、Pythonを使ったデータ分析の基本として「決定木」の作成と可視化を学びます。今回は、具体的な例として「定期貯金契約に関するデモデータ」を使用し、ステップバイステップで解説しま...

どうもニコイチです。前回AUCについて学びました。今回はデータ分析の一環として、モデルの性能を評価する際に「ROC曲線（Receiver Operating Characteristic Curve）」がよく使われます。この曲線は、モデルの予測精度を視覚的に確認するためのグラフで、...

どうもニコイチです。この記事では、Python初心者がデータ分析を始める際のステップを具体例を用いて解説します。特に、初心者がつまずきやすいポイントをわかりやすく説明し、実際のデータを使った実践例も紹介します。 使用するデータ 今回は「定期貯金...

どうもニコイチです。いよいよ予測の開始です。実際にpredict関数を使って、予測をしてみましょう。 1. 基本的な予測（predict関数） # 予測の実行 predictions = model.predict(X_test) # 最初の5件の予測結果を確認 print("予測結果（0:継続なし、1:継続...