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...
Machine Learning
Python 
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...
Python Dash応用編：第8回 機械学習モデルとの連携
こんにちは、JS2IIUです。機械学習とPythonは相性抜群です。今回はDashを活用して機械学習の可視化にトライします。よろしくお願いします。はじめに機械学習モデルとDashアプリケーションを統合することで、ユーザーにリアルタイムで予測や分析結果を提供できるインタラクティブなアプリを構築できます...