AI

マイクに話しかけて自動翻訳するPythonプログラム

Pythonを使えば、普段の会話を精度良く翻訳するアプリも簡単につくることができます。まずspeech_recognitionによる音声認識技術を使い、音声をテキストに変換、そして次にdeep_transtatorを使ってテキストを任意の言語に翻訳します。ここではこれらを駆使したPythonプログラムの例を紹介します。

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YOLOv8のposeで動画ファイルから姿勢推定をしてみた

Pythonの外部ライブラリultralyticsを用いれば、YOLOを使ってバウンディングボックスの描画だけでなく、高度な姿勢推定も実現可能です。この記事では、動画ファイルに対してposeモデルを利用した姿勢推定コードの作成と利用方法を分かりやすく紹介します。

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Python/ultralyticsでYOLOv8をただ使ってみた

機械学習に強いPythonとはいえ、ゼロから精度の良い物体検出アプリをつくるのは骨が折れるでしょう。しかしultralyticsというライブラリを使えば数行のコードでキーとなる検出部分を書くことができます。ここではultralyticsを用いたYOLOv8の説明を行います。

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Python/SpeechRecognitionで音声認識してみた

機械学習で有名なPythonを使って「音声認識」をしてみます。今回は初心者が最も導入しやすいSpeechRecognitionをインストールし、Googleのサービスを使ったGoogle Speech Recognitionによる音声認識プログラミング事例を紹介します。

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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。

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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。

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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。

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