Python HTTP APIで使えるシンプルな推論サーバをFlaskで作る
こんにちは、JS2IIUです。機械学習モデルを実際のアプリケーションで利用するためには、モデルをAPI化し、外部から推論リクエストを受け取れるようにする必要があります。例えば、Webアプリやモバイルアプリから画像やテキストを送信し、その結果を返すといった仕組みです。このような「モデルのAPI化」には...
2025-11
Python 
Docker Dockerで開発環境を統一する – コンテナ化の基礎から実践的なdocker-compose活用まで
こんにちは、JS2IIUです。チーム開発において、「私の環境では動くのに、他の人の環境では動かない」という問題に遭遇したことはありませんか？この問題は、開発者のローカル環境の差異（OSのバージョン、インストールされているライブラリのバージョン、環境変数の設定など）によって引き起こされます。特に機械学...
Python モデルの解釈性入門:SHAPとLIMEで予測を説明する
こんにちは、JS2IIUです。機械学習モデルの精度が向上する一方で、「なぜそのような予測をしたのか」を説明することの重要性が増しています。特に医療診断や金融審査といった重要な意思決定の場面では、モデルの予測根拠を明確に示すことが求められます。この記事では、モデルの解釈性を高めるための代表的な手法であ...
Pandas 【Pandas】データクリーニングでよく使う10のテクニック
こんにちは、JS2IIUです。データ分析や機械学習の精度を高めるためには、「データクリーニング（前処理）」が欠かせません。どんなに高度なモデルを使っても、入力データが汚れていれば結果は信頼できません。本記事では、Pythonの代表的なデータ処理ライブラリである Pandas を使って、実務でも頻繁に...
Streamlit 【Streamlit】JupyterからStreamlitへの移行方法
こんにちは、JS2IIUです。Jupyter Notebookは、データ分析の定番ツールとして広く使われています。Pythonとpandas、NumPyを使えば、手軽にデータの前処理や可視化が可能です。しかし――あなたが一度は感じたことがあるかもしれません。「分析結果を他の人に見せたいけど、Note...