Scrapy と MongoDB を使用した Web スクレイピング

Scrapy は、リクエストを非同期で管理し、リンクをたどり、サイト コンテンツを解析できる堅牢な Python Web スクレイピング フレームワークです。スクレイピングされたデータを保存するには、JSON のような形式でデータを保存するスケーラブルな NoSQL データベースであるMongoDB を使用できます。 Scrapy と MongoDB を組み合わせ

機械学習のブートストラッピング: 予測 API に関する近刊の書籍

あなたに興味を持ちそうな、近刊発売の本を見つけました。

この本は、Louis Dorard 博士による「Bootstrapping Machine Learning」というタイトルです。 40 ページのサンプルが提供されており、とても楽しめました。最終巻は貴重な読み物になると思います。

Louis 氏は、アプリケーション開発者であれば機械学習アルゴリズムを学ぶ必要はなく、機械学習 API のみを学ぶ

深層学習用の Keras Functional API の使用方法

Keras Python ライブラリを使用すると、深層学習モデルを迅速かつ簡単に作成できます。

シーケンシャル API を使用すると、ほとんどの問題に対してレイヤーごとにモデルを作成できます。レイヤーを共有するモデル、または複数の入力または出力を持つモデルを作成できないという制限があります。

Keras の関数 API は、より複雑なモデルの作成など、より高い柔軟性を提供するモデル作成の代替方法です。

このチュートリアルでは、Keras のより柔軟な関数 API を使用して深層学習モデルを定義する方法を学びます。

このチュートリアルを完了すると、次のことがわかります。

• Sequential API と Functional API の違い。
• 関数型 API を使用して、単純な多層パーセプトロン、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク モデルを定義する方法。
• 共有レイヤーと複数の入力と出力を使用して、より複雑なモデルを定義する方法。
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Keras API を使用して画像をロード、変換、保存する方法

Keras 深層学習ライブラリは、画像データのロード、準備、および拡張のための高度な API を提供します。

API には、画像ファイルを迅速かつ簡単にロード、変換、保存できるようにする文書化されていない関数も含まれています。これらの関数は、コンピューター ビジョンのディープ ラーニング プロジェクトを開始するときに便利で、最初は同じ Keras API を使用して画像データを検査および処理できるようになります。

このチュートリアルでは、Keras API が提供する基本的な画像処理関数の使用方法を学びます。

このチュートリアルを完了すると、次のことがわかります。

• Keras API を使用して画像をロードして表示する方法。
• Keras API を使用して、ロードされたイメージを NumPy 配列に変換し、PIL 形式に戻す方法。
• Keras API を使用して、ロードされた画像をグレースケールに変換し、新しいファイルに保存する方法。

私の新しい本『Deep Lear

tensorflow.data API への優しい紹介

Keras 深層学習モデルを構築してトレーニングする場合、いくつかの異なる方法でトレーニング データを提供できます。データを NumPy 配列または TensorFlow テンソルとして表現するのが一般的です。もう 1 つの方法は、Python ジェネレーター関数を作成し、トレーニング ループにそこからデータを読み取らせることです。データを提供するさらに別の方法は、tf.data データセットを使用することです。

このチュートリアルでは、Keras モデルに tf.data データセットを使用する方法を説明します。このチュートリアルを完了すると、次のことを学習します。

• tf.data データセットを作成して使用する方法
• ジェネレーター関数と比較した場合の利点

始めましょう。

FastAPI を使用した ML を活用した Web アプリの構築

FastAPI と Jinja2 テンプレートを使用して、機械学習モデル推論用のシンプルな Web アプリケーションを構築するための初心者向けチュートリアル。

このチュートリアルでは、FastAPI について少し学び、それを使用して機械学習 (ML) モデル推論用の API を構築します。次に、Jinja2 テンプレートを使用して、適切な Web インターフェイスを作成します。これは、API と Web 開発に関する限られた知識でも自分で構築できる、

Python と美しいスープを使用した Web スクレイピングのステップバイステップ ガイド

Web スクレイピングとその Python 実装の基本を学びます。また、Beautiful Soup ライブラリのさまざまなメソッドについても知ってください。

Web スクレイピングは、さまざまな Web サイトから HTML コンテンツを抽出するために使用される技術です。これらの Web スクレイパーは主に、HTTP プロトコルを使用して World Wide Web に直

OpenAI の文字起こしと翻訳のための Whisper API

この記事では、OpenAI の Whisper API を使用して音声をテキストに変換する方法を説明します。また、独自のプロジェクトでそれを使用する方法と、それをデータ サイエンス プロジェクトに統合する方法も示します。

たくさんの録音を蓄積しましたが、それを聞いて書き写すエネルギーがありませんか?私がまだ学生だった頃、録音されたレッスンを何時間も聞くのに毎日苦労し、ほとんどの時間は書き写すことに費やされていたこと

初心者向け OpenAI API: わかりやすいスターター ガイド

OpenAI Python API を使用して言語、埋め込み、オーディオ、ビジョン、画像生成モデルにアクセスする方法を学びます。

このチュートリアルでは、さまざまなユースケースに合わせて OpenAI API をセットアップして使用する方法を学びます。このチュートリアルは、Python プログラミングの知識が限られている人でも理解しやすいように設計され

Python を使用して OpenAI API を探索する

OpenAI の便利なサービスをすべて学びましょう。

OpenAI について聞いたことがない人はいないでしょうか? AI 研究所は、有名な製品 ChatGPT のおかげで世界を変えました。

これは文字通り AI 実装の状況を変え、現在多くの企業が次の大きな企業になろうと急いでいます。

多くの競争にもかかわらず、OpenAI は最高のモデルの 1 つと継続的なサポートを備えているため、あらゆる生成 AI ビジネス ニーズに対応できる頼りになる企業です。同社は、画像生成、テキスト読み上げなど、