PanelでインタラクティブなMLダッシュボードを作成する
PanelでインタラクティブなMLダッシュボードを作成する' can be condensed to 'PanelでMLダッシュボードを作成する
アンドリュー・ファン、ソフィア・ヤン、フィリップ・ルディガーによる
HoloViz Panelは、開発者やデータサイエンティストが簡単にインタラクティブな可視化を作成できる多目的なPythonライブラリです。機械学習プロジェクトに取り組んでいる、Webアプリケーションを開発している、データダッシュボードを設計している場合でも、Panelはデータの探索とプレゼンテーションの能力を向上させるための強力なツールと機能を提供します。このブログ記事では、HoloViz Panelの魅力的な機能について詳しく説明し、データ可視化のワークフローを革新する方法を探り、100行程度のコードでこのようなアプリを作成する方法をデモンストレーションします。
アプリを試してコードをチェックしてください：
- Hugging Face Space
- Anaconda上のアプリ
- Hugging Face上のアプリ
- Anaconda Notebook上のコード
- Hugging Face上のコード
ML/AIの力を引き出す
ML/AIは、データ分析や意思決定プロセスの重要な要素となっています。Panelを使用すると、MLモデルと結果をシームレスに可視化に統合することができます。このブログ記事では、OpenAI CLIPモデルを使用して画像分類タスクを行う方法について説明します。
CLIPは、大規模な画像とテキストのペアのデータセットで事前学習されており、画像と対応するテキストの説明を理解し、画像分類などさまざまな下流タスクに使用することができます。
画像分類タスクを実行するために使用したML関連の2つの関数があります。最初の関数load_processor_modelは、Hugging Faceから事前学習されたCLIPモデルをロードすることを可能にします。2番目の関数get_similarity_scoreは、画像と提供されたクラスラベルのリストとの類似度を計算します。
@pn.cachedef load_processor_model( processor_name: str, model_name: str) -> Tuple[CLIPProcessor, CLIPModel]: processor = CLIPProcessor.from_pretrained(processor_name) model = CLIPModel.from_pretrained(model_name) return processor, modeldef get_similarity_scores(class_items: List[str], image: Image) -> List[float]: processor, model = load_processor_model( "openai/clip-vit-base-patch32", "openai/clip-vit-base-patch32" ) inputs = processor(…We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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