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あなたのECサイト、もっとユーザーに響く推薦はできていますか？どうもニコイチです。これまでのシリーズで基礎から推薦エンジンの作り方を学んできましたが、最終回の今回は『予測モデルの改善』にフォーカス。Python初心者でも安心して取り組める、デー...

どうもニコイチです。以下は、Python初学者向けに解説した「ユーザーに商品を推薦するモデル作成」の記事です。このパートは全5回のシリーズの第4回目です。前回までにデータの読み込みや特徴量作成（Task1～3）を終えている前提で、ここではLightGBMのラ...

どうもニコイチです。以下の手順では、ECサイトのユーザー行動データから、ユーザーや商品の特徴、そしてユーザー×商品の組み合わせごとの特徴量を抽出し、最終的に推薦エンジンの学習データとしてまとめる方法を解説しています。なお、この記事は全5回の...

以下の記事例では、実際のデモデータ「sate_demo_train.tsv」（下記サンプルデータ参照）を用いて、ユーザーや商品の行動分析を行う方法を解説します。なお、今回のデータは以下のような構造になっています。 user_idproduct_idevent_typeadtime_stampU112...

どうもニコイチです。以下は、シリーズ第1回「データの読み込みと確認」の内容に基づいた、Python初学者向けの解説記事例です。以下のサンプルコードと解説を参考に、実際に手を動かしながらデータの読み込みと基本的な確認の方法を学んでいきましょう。 ...

どうもニコイチです。近年、AI技術の発展により、画像認識を活用した品質検査がさまざまな分野で利用されています。製造業では、工場の生産ラインでカメラを使って製品の欠陥を自動検出するシステムが導入されるなど、その応用範囲は広がっています。 本シ...

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（転移学習なしのモデル学習)では、転移学習を使わないモデルを学習させるところまで進めました。今回は、その学習済みモデルを使って未知の画像データに対して推論(分類予測)を行う方法を学んでいきましょう。 推論用データの準...

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...