モデル作成に関して: CIFAR-10といった10クラスに分かれている画像データから、アーキテクチャを0から構築したアプローチと、Efficient Net V2-SをFine Tuningしたアプローチの計2この画像分類モデルを製作しました。それぞれ精度としては、約75%と約95%となっております。Fine TuningするモデルにEfficient Net V2-Sを選んだ理由としては、精度・学習パラメータ量、推奨入力画像サイズの観点でこちらを選定しました。
・モデル構築手順及び説明(長いです): https://qiita.com/asato4931/private/19079fbeb46d9099c98e
・ソースコード: https://github.com/Asato4931/CIFAR-10-Classifier
・APIに関して: FastAPIで作成しまして、モデルに画像をCURLで送ると、予測されるクラスとその信頼度が返ってきます。
・製作手順(少し長め): https://qiita.com/asato4931/private/fd3b13ca22ca9cf3b4ea
ソースコード: https://github.com/Asato4931/CIFAR-10-API
- カテゴリー
- 機械学習・ディープラーニング
- 業種
- IT・通信・インターネット
- 場所
- 東京都
- 制作期間
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14日
- 参考価格
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300 円
- 最終更新日
-
2023年11月23日
制作者
30日前以上
フルスタック機械学習エンジニアを目指してます!
-
0 満足0 残念
- 本人確認
- 個人
- 東京都
はじめまして、あさとと申します。プロフィールをご覧くださりありがとうございます。
2022年の春に機械学習に初めて触れて以来すっかり虜になってしまい、その結果フルスタックの機械学習エンジニアになりたいと強く感じるようになりました。それを実現するため、日々フロントエンド・バックエンド・機械学習の勉強をしています。大変申し訳ないことにまだ実務経験は無いのですが、至らない部分は努力を推しまず全力でキャッチアップさせてください。
具体的な開発経験は以下に記載致しました。また、URLをプロフィールに載せることができないのが惜しいのですが、いずれもデモ動画やソースコードはすぐに共有できますのでお気軽に相談ください。
・フロントエンド
Reactにて音楽再生アプリ「Spotify」のモック
※ポートフォリオにデモ動画、Github URL(ソースコード)あり
・バックエンド
Djangoにて音楽再生アプリ「Spotify」のクローン
※ポートフォリオにデモ動画、Github URL(ソースコード)あり
・機械学習
CIFAR-10を用いたモデル学習及びAPI作成
※ポートフォリオにモデル構築に関する説明記事QiitaのURL、Github URL(ソースコード)あり
開発経験のある言語
・Python
・JavaScript
・HTML/CSS
その他スキル/資格
・ネイティブレベルの英語力 (TOEIC 985点、北米在住歴7年)
・基本情報技術者試験合格 (令和4年 秋季)
