基本に戻る ウィーク4：高度なトピックと展開

基礎を固める ウィーク4：発展的なトピックと展開

 

新しいキャリアをスタートさせるか、データサイエンスのスキルをブラッシュアップするために、VoAGIのBack to Basicsパスウェイに参加しましょう。 Back to Basicsパスウェイはボーナス週を含めて4週間に分かれています。これらのブログをコースガイドとしてご活用いただければ幸いです。

まだであれば、以下をご確認ください：

• Week 1： Pythonプログラミング＆データサイエンスの基礎
• Week 2： データベース、SQL、データ管理と統計的概念
• Week 3： Back to Basics Week 3：機械学習入門

今週は、高度なトピックと展開について深く掘り下げます。

• ドクター・スワティ・ジャインとともにアナリティクスの力を解き放つ
• なぜハイプが重要なのか：AIについて現実的な考え方が必要
• 「AIアシスタントと共に気候変動に備える」

• Day 1：ニューラルネットワークの探索
• Day 2：Deep Learningライブラリの紹介：PyTorchとLightening AI
• Day 3：5つのステップでPyTorchの始め方
• Day 4：PyTorchを使った畳み込みニューラルネットワークの構築
• Day 5：自然言語処理の入門
• Day 6：初めての機械学習モデルの展開
• Day 7：データサイエンスのためのクラウドコンピューティング入門

 

ニューラルネットワークの探索

 

Week 4 – Part 1: ニューラルネットワークの探索

AIの力を解き放つために、ニューラルネットワークとその応用についてガイドします。

人間の脳のように思考し、学習し、適応し、データ内の隠されたパターンを発見するマシンを想像してみてください。

このテクノロジー、ニューラルネットワーク（NN）、アルゴリズムは認知を模しています。後ほど、NNの仕組みと機能について探っていきます。

この記事では、ニューラルネットワーク（NN）の基本的な側面（構造、タイプ、実際の応用、動作を特定するキーワード）について説明します。

 

Deep Learningライブラリの紹介：PyTorchとLightening AI

 

Week 4 – Part 2: Deep Learningライブラリの紹介：PyTorchとLightning AI

PyTorchとLightning AIのシンプルな説明。

ディープラーニングは、ニューラルネットワークに基づく機械学習モデルの一部です。他の機械学習モデルでは、有意な特徴を見つけるためのデータ処理は手動で行われるか、ドメインの専門知識に頼ることが多いですが、ディープラーニングは人間の脳を模倣して必要な特徴を発見し、モデルの性能を向上させることができます。

顔認識、不正検出、音声からテキストへの変換、テキスト生成など、ディープラーニングモデルには多くの応用があります。ディープラーニングは多くの高度な機械学習アプリケーションで標準的な手法となり、それらについて学ぶことで得られるものは何もありません。

このディープラーニングモデルを開発するために、ゼロから作業する代わりに頼ることができる様々なライブラリフレームワークがあります。この記事では、ディープラーニングモデルを開発するために使用できる2つの異なるライブラリについて説明します：PyTorchとLightning AI。

 

5つのステップでPyTorchの始め方

 

Week 4 – Part 3: 5つのステップでPyTorchの始め方

このチュートリアルでは、PyTorchとその高レベルラッパーであるPyTorch Lightningを使用した機械学習の詳細な紹介を提供します。本記事では、インストールから高度なトピックまでをカバーし、ハンズオンでのニューラルネットワークの構築とトレーニングに焦点を当て、Lightningの利点を強調します。

PyTorchは、Pythonに基づき、GPUアクセラレーションされたコンピューティングに最適化された人気のあるオープンソースの機械学習フレームワークです。2016年にMeta AIによって開発され、現在はLinux Foundationの一部です。PyTorchは、深層学習の研究やアプリケーションにおいて最も広く使用されるフレームワークの1つとなりました。

PyTorch Lightningは、PyTorchを基にした軽量なラッパーであり、研究者のワークフローとモデル開発のプロセスをさらに簡素化します。Lightningを使用することで、データサイエンティストはボイラープレートのコードではなく、モデルの設計により集中することができます。

 

PyTorchを使用した畳み込みニューラルネットワークの構築

 

Week 4 – Part 4: PyTorchを使用した畳み込みニューラルネットワークの構築

このブログ記事では、PyTorchを使用して画像分類のための畳み込みニューラルネットワークを構築するチュートリアルを提供します。畳み込みおよびプーリング層を使用した特徴抽出、および完全接続層を使用した予測が行われます。

畳み込みニューラルネットワーク（CNNまたはConvNet）は、オブジェクト認識が重要なタスク（画像分類、検出、セグメンテーションなど）に特化した深層学習アルゴリズムです。CNNは、複雑な視覚タスクで最先端の精度を達成できるため、監視システム、倉庫管理などの現実のアプリケーションで利用されています。

私たち人間はパターン、形状、色を分析することで簡単に画像内のオブジェクトを認識することができます。CNNも同様に、それらの認識に重要なパターンを学習することで、この認識を行うことができます。たとえば、猫と犬の写真を区別しようとすると、私たちの脳はユニークな形状、質感、および顔の特徴に焦点を当てます。CNNは、このような区別特性と同様の特徴を見つけることを学習します。非常に微細なカテゴリ分類タスクでも、CNNはピクセルから直接複雑な特徴表現を学習することができます。

 

自然言語処理の概要

 

Week 4 – Part 5: 自然言語処理の概要

自然言語処理（NLP）およびその応用についての概要です。

ChatGPTや大規模言語モデル（LLM）について多くのことを学んでいます。自然言語処理は興味深いトピックであり、現在、AIとテクノロジーの世界を席巻しています。はい、ChatGPTなどのLLMはその成長を助けましたが、それがどこから来たのかを理解するのは良いことではないでしょうか。さて、基礎に戻って自然言語処理（NLP）を理解してみましょう。

NLPは人工知能のサブフィールドであり、コンピュータが私たち人間と同様に音声やテキストを通じて人間の言語を検出し理解する能力です。NLPはモデルが人間の言語を処理し、理解し、出力するのを支援します。

NLPの目標は、人間とコンピュータ間のコミュニケーションギャップを埋めることです。NLPモデルは通常、コンテキスト依存性を構築するために次の単語予測などのタスクでトレーニングされ、関連する出力を生成することができます。

 

最初の機械学習モデルを展開する

 

Week 4 – Part 6: 最初の機械学習モデルを展開する

たった3つの簡単なステップで、ガラス分類モデルを構築して展開することができます。実際、ガラス分類モデル！

このチュートリアルでは、Glass Classificationデータセットを使用して、単純なマルチクラス分類モデルを構築する方法を学びます。私たちの目標は、さまざまな種類のガラスを予測できるWebアプリケーションを開発し展開することです。以下のようなガラスの種類です：

1. Building Windows Float Processed
2. Building Windows Non-Float Processed
3. Vehicle Windows Float Processed
4. Vehicle Windows Non Float Processed (missing in the dataset)
5. Containers
6. Tableware
7. Headlamps

さらに、以下について学びます：

• Skops：scikit-learnベースのモデルを共有し、プロダクションに配置する。
• Gradio：MLウェブアプリケーションフレームワーク。
• HuggingFace Spaces：無料の機械学習モデルおよびアプリケーションホスティングプラットフォーム。

このチュートリアルの最後までに、基本的な機械学習モデルをウェブアプリケーションとしてビルド、トレーニング、展開する実践的な経験を得ることができます。

 

データサイエンスのためのクラウドコンピューティング入門

 

Week 4 – Part 7: データサイエンスのためのクラウドコンピューティング入門

そして、モダンテクノロジーの強力なデュオ。

今日の世界では、データサイエンスとクラウドコンピューティングの2つの主要な力がゲームチェンジャーとして浮上しています。

毎秒膨大な量のデータが生成される世界を想像してください。あなたは…想像する必要はありません…それが私たちの世界です！

ソーシャルメディアの相互作用から金融取引、医療記録から電子商取引の好みまで、データはどこにでもあります。

しかし、このデータが価値を持たないのでは意味がありません。それがデータサイエンスが行うことです。

そして、このデータをどこに保管し、処理し、分析するのでしょうか？それがクラウドコンピューティングの得意分野です。

これら2つの技術の不可分な関係を理解するための旅に出ましょう。一緒にすべてを（試し）てみましょう！

 

まとめ

 

Week 4を完了しました！おめでとうございます！

VoAGIチームは、基礎をマスターするための包括的かつ構造化されたアプローチを提供できたことを望んでいます。

ボーナスウィークは来週の月曜日に投稿されますので、お楽しみに！

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)****は、データサイエンティスト兼フリーランスのテクニカルライターです。彼女は特にデータサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、データサイエンスに関する理論的な知識を提供することに興味を持っています。また、人間の寿命の長さに人工知能がどのように貢献できるかを探求したいと考えています。彼女は積極的に学習し、自身の技術知識とライティングスキルを広げながら、他の人々を指導することを支援したいと考えています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!