MindSporeを活用したK近傍法によるワイン品種分類の実装
K近傍法（KNN）の理論的枠組み
K近傍法（K-Nearest Neighbors, KNN）は、訓練データ空間内の幾何学的構造に基づく非パラメトリックな機械学習アルゴリズムです。未知のサンプルを分類する際、特徴空間内で距離が最も近いK個の近傍点を検索し、それらのラベル分布から決定を行います。回帰タスクでは近傍点の出力値を加重平均することで推定値を算出します。
アルゴリズムの ...
8月6日 17:22 投稿
昇思MindSporeのアーキテクチャと全領域AI開発基盤の特徴
基本設計思想と4層アーキテクチャ
昇思MindSporeは、エッジ端末からクラウドリソースに至るまでを統括するディープラーニングプラットフォームです。研究フェーズでの実装柔軟性と、サービス提供段階での分散学習・推論効率を両立させるために設計されています。NPU、GPU、CPUなど異種ハードウェアを抽象化した実行環境を提供し、アルゴリズムの開発サイクルから本番デプロ ...
7月29日 08:06 投稿
生成的対抗ネットワークによる画像生成の基礎: GANの原理とMNISTデータセットでの実装
GAN画像生成の基本概念
生成的対抗ネットワーク（Generative Adversarial Networks, GAN）は、無監督学習において複雑なデータ分布を生成するための手法です。Ian J. Goodfellowらが2014年に提案し、生成モデルと識別モデルの対立学習によって高品質なデータ生成を実現します。
GANの基本構造は以下の通りです：
生成モデル：潜在変数を入力として、訓練データに類似し ...
6月29日 23:32 投稿
MindSporeを使用したRNNによる感情分析
概要
感情分析は自然言語処理の重要なタスクであり、分類問題として扱われます。ここでは、MindSporeを使ってRNNネットワークをベースとした感情分析モデルを構築します。以下のような結果が期待できます。
入力: This film is terrible
正しいラベル: Negative
予測ラベル: Negative
入力: This film is great
正しいラベル: Positive
予測ラベル: Positive
データ準 ...
6月1日 17:25 投稿
K近傍法によるワインデータセットのクラスタリング実装
K近傍法の基礎概念
K近傍法（K-Nearest Neighbors）は、教師あり学習の一種で分類と回帰の両方に利用できるアルゴリズムです。特徴空間内で最も近いK個の学習サンプルに基づいて予測を行います。
K近傍法の基本要素
K値: 近傍点の数を決定します。小さい値ではノイズの影響を受けやすく、大きい値ではクラス境界が曖昧になります
距離指標: サンプル間の類似度を測定し ...
5月29日 02:17 投稿
MindSpore NLPで実行するオープンソース音楽生成：MusicGenの活用ガイド
AIによる音楽生成は、近年特に注目を集める分野です。Suno AIのV3が話題を呼ぶ一方で、商用利用も可能な完全オープンなソリューションとして、Metaが開発したMusicGenがMindSpore NLPを通じて利用可能になりました。
MusicGenは、テキストプロンプトや既存のオーディオを条件として、高品質な音楽波形を直接生成できる単一Transformerベースのモデルです。MindSpore NLPで ...
5月17日 22:14 投稿
FCNによる画像セマンティックセグメンテーション：実践的アプローチ
学習のポイント
学習には忍耐が必要です。コードの実行には少なくとも1時間かかります。モデルが自動で実行中は、他の作業に専念できますが、最終結果を見るには忍耐と心構えが求められます。
本日は実際の応用として画像セグメンテーションを学びます。セグメンテーションツールの一つであるFCNの使用方法を紹介し、操作実験を行います。実験手順に従えば、期待される画像 ...
5月11日 05:57 投稿