Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AIアプリ作ってみた
Search
kamadakohei
September 30, 2021
Technology
0
440
AIアプリ作ってみた
社内の作成物発表会で発表した資料
kamadakohei
September 30, 2021
Tweet
Share
More Decks by kamadakohei
See All by kamadakohei
FargateのPID namespace sharing を試してみた
kamadakohei
0
1.3k
Amazon CloudWatch Syntheticsで始める合成監視
kamadakohei
0
530
Amazon VPC Latticeを触ってみた!
kamadakohei
0
980
ECS Service Connect By Terraform
kamadakohei
0
1.3k
LINEBot作ってみた
kamadakohei
0
74
Other Decks in Technology
See All in Technology
CoRL 2025 Survey
harukiabe
1
210
Wasmのエコシステムを使った ツール作成方法
askua
0
220
AWS Control Tower に学ぶ! IAM Identity Center 権限設計の第一歩 / IAM Identity Center with Control Tower
y___u
1
200
dbtとBigQuery MLで実現する リクルートの営業支援基盤のモデル開発と保守運用
recruitengineers
PRO
3
120
Performance Insights 廃止から Database Insights 利用へ/transition-from-performance-insights-to-database-insights
emiki
0
310
今この時代に技術とどう向き合うべきか
gree_tech
PRO
2
2k
生成AI時代のセキュアコーディングとDevSecOps
yuriemori
0
120
難しいセキュリティ用語をわかりやすくしてみた
yuta3110
0
300
プロダクトのコードから見るGoによるデザインパターンの実践 #go_night_talk
bengo4com
1
2.6k
新規事業におけるGORM+SQLx併用アーキテクチャ
hacomono
PRO
0
330
アイテムレビュー機能導入からの学びと改善
zozotech
PRO
0
190
データ戦略部門 紹介資料
sansan33
PRO
1
3.8k
Featured
See All Featured
Producing Creativity
orderedlist
PRO
347
40k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
1.6k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.7k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
431
66k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
620
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
910
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
329
39k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
53
7.8k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
56
14k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
55
9k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
470k
Code Review Best Practice
trishagee
72
19k
Transcript
自作AIアプリ作ってみた
きっかけ • 昔から一度自作のAIアプリを作ってみたかった • AIの資格取得の勉強でディープラーニングの仕組みについて学 んだのでそれを生かして実際にAIモデルを作ってみたかった
作ったもの • 画像を読み込んで本田圭佑とじゅんいちダビッドソンを判別し、 同時にその判別した判定結果の確率を算出する
主な技術要素 インフラ • Heroku Deep Learningフレームワーク • Pytorch Webアプリケーションフレームワーク •
Flask
苦労した点 • 量的、質的な課題をクリアした独自のデータセットを用意する 難しさを痛感した • データ量が少ない為、過学習してしまい、80%ほどの精度のモ デルになってしまった。
今後やりたいこと • モデルの精度を上げる • アプリの作り込み(UIのブラッシュアップ)
参考 • 以下の講座を参考に本アプリを作成した https://www.udemy.com/course/ai-pytorch/