機械学習

DeepONet:データ駆動型(data-driven)の機械学習による高速シミュレーション


こんにちは、データアナリティクス部門のロバート・フバチです。

私たちは今、まさに「ビッグデータ時代」に生きています。日々、人々によって膨大なデータが生成・収集されており、これを分析することで貴重な洞察が得られる一方、大きな課題も生まれています。こうした課題に対応するため、新しいツールや技術が次々と登場しています。これにより、データを効率的に処理し、価値ある情報を抽出することが可能になっています。そのツールの一例が、今回のブログで紹介するDeepONet(Deep Operator Network)です。

DeepONetは、ある関数を別の関数に変換する方法を学習するために設計されたニューラルネットワークのアーキテクチャです。従来、このような変換を行うには、2つの関数の関係を定義する明確な規則が必要でした。しかし、DeepONetは与えられた例から直接規則を学習するため、従来のような明示的な規則は不要です。

DeepONetの活用例として、与えられた関数の定積分を計算するタスク(詳細は以下参照)が挙げられます。これは比較的単純なタスクですが、DeepONetはさらに複雑なタスクにも対応可能です。例えば、さまざまなプロセスや自然現象のモデリングが挙げられます。これらのタスクは、しばしば非常に複雑な方程式や規則が関わるため、理解には専門的な知識が求められます。

DeepONetの利点は、複雑な規則をデータから直接学習できる点です。これにより、専門家でなくてもプロセスのモデリングが可能になります。さらに、DeepONetを一度訓練すれば、未知の条件下での問題を従来の方法よりもはるかに速く解決できます。
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カラスが嫌いな友達のために画像判定AIを使って、Slackに通知

はじめに

カラスが嫌いな友達のために、画像判定AIを使って、カラスを発見したらslackに「カラス来たぞ~!!!」と通知してくれる、特に役立たなそうなものを作りました。

ゴミ捨て場などにカラスがたまっていたら「カラスがいる!」ということをslackで教えてくれ、ごみ捨てに行く心の準備ができるもの。くらいに考えています(笑)

本当は、実際にストリーミングをとっているカメラが、カラスを発見したらslackに通知するという流れでやりたかったですが、カメラの部分はまたの機会にということで・・・。余裕があればやります。カメラの方も。

Udemyの【画像判定AI自作にチャレンジ!】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門を参考に分類器を作り、評価の値にカラスを検出したらslack通知をするという構造にしています。

CNNに関する内容は、Udemyの【画像判定AI自作にチャレンジ!】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門を参考にしていただくか、
「エアコン消したっけ?」をAIでなくそう!をご参考ください。

この記事では、評価結果からslackに流す部分をメインに記述しております。

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