単一の応答曲面上を遺伝的アルゴリズムで探査するコードを書いたので、次はトレードオフ関係を持つ2つの応答曲面間の多目的最適化に挑戦します。ここではPyTorchによる応答曲面の作成からPlatypusによる多目的最適化、結果の可視化まで全てPythonで書いた内容を紹介します。
続きを読む機械学習で回帰した2つの応答曲面を多目的最適化で探査してみた
AI
1つの応答曲面を遺伝的アルゴリズムで探査するPythonコード例
機械学習で応答曲面を求めた後、その曲面（学習済モデル）の最小値や最大値を探査したい場合があります。ここではPythonによる実現の例として、とりあえずPyTorchで機械学習→PlatypusのNSGA-IIで探査といった方法を試してみます。
続きを読むPyTorchモデルをcloudpickleで保存・読み込みする方法
scikit-learnではpickleを使って学習済のモデルを保存したり読み込んだりできていましたが、PyTorchのモデルが読み込めない問題に直面したので解決方法をメモします。ここでは最も簡単だと感じたcloudpickleを使った方法を紹介します。
続きを読むPlatypusで多目的最適化からパレートフロントを求める方法
多目的最適化とは、2つ以上のトレードオフ関係にある複数の目的関数を同時に最適化する方法の事です。ここではPythonライブラリであるPlatypusを使って簡単な多目的最適化を行い、パレートフロントを求めるコードを紹介します。
続きを読むGoogle ColabでPyTorch開発環境を構築する方法
ブラウザ上でGPUを使ったPython開発ができるGoogle Colaboratoryを使ってみます。ここでは知識ゼロから始められるようにGoogle Colabの概要から説明し、PyTorchによる機械学習を行うための環境構築を行います。
続きを読むPyTorchで色々な非線形関数を回帰してみたらすごかった
ニューラルネットワークは複雑な非線形関数を近似する事ができるため、回帰問題を解いてみると効果がわかりやすいです。ここではPyTorchのネットワークモデルで色々な非線形関数を回帰してみた結果とそのコードを紹介します。
続きを読むPyTorchのネットワークモデルをクラスで書く時のメモ
PythonのディープラーニングフレームワークであるPyTorchはネットワークモデルをモジュール化して使うとわかりやすいコードになります。ここでは初心者向けにクラスの使い方と、簡単な線形ネットワークを例にモジュール化の方法を紹介します。
続きを読むPyTorchのネットワークモデルを使って線形回帰をする方法
ディープラーニングのフレームワークであるPyTorchを学ぶために、まずは超簡単な線形回帰問題を解いてみます。ここではtorchのネットワーク構築方法、最適化モデル選択、損失関数の設置方法と基礎的な使い方を紹介します。
続きを読むAI実装検定S級に合格したので勉強方法と試験内容を振り返る
AI系の検定として最近新しく生まれた「AI実装検定」。A級に続きAI実装検定の最高峰であるS級も合格しました。ここではこの検定の概要と、合格までに何をしたか、どんな問題が出たか、これから受ける人へのアドバイスをまとめておきます。
続きを読むAI実装検定S級対策！「画像処理100本ノック」学習記録・カンペ
第1回AI実装検定S級を受験しますが、例題が無いので出題範囲になっている「画像処理100本ノック」を学習して記録をつけます。といっても、まだまだ理解には遠くおよばず、ほんとにメモレベル！
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