AI・データサイエンスで遊ぼう
AI・データサイエンスで遊ぼう
AIやデータサイエンス、場合によってはもっと広げてPythonなどの幅広い技術を活用して、業務データの利活用や日常作業の効率化、身の回りの趣味や遊びの高度化などを試していく連載。
■ 一色パート ■
I-第1回 自作できる小型ロボット「犬」に物体追跡AIを搭載してみよう（2022/04/27）
- 本連載の目的
- 今回のお題
- やってみた（1）： ミニぷぱの組み立て
- やってみた（2）： ミニぷぱのソフトウェア
- やってみた（3）： ROSによる手動操作
・リモートPCからのキーボードによる操作
・PS4コントローラーによる操作 - やってみた（4）： OAK-D-LITEによる自動操作
I-第2回 AIで人を画像認識して走ってくるロボット犬を作ってみよう（2022/05/30）
- 今回のお題
- やってみた（1）： MobileNetV2-SSDによる物体検知
・MobileNetV2-SSDモデルとは？
・検知可能な物体
・ラベルインデックスの定義
・ROSの仕組みの構築
・物体検知の情報取得 - やってみた（2）： 位置情報に合わせたロボット犬の走行
・走行：前方移動と左右方向転換
・速度調整
・物体検知情報を使って移動／回転速度の計算 - やってみた（3）：本稿のプログラムの実行
■ かわさきパート ■
K-第1回 次はドコ！？ ドラッグストア3チェーンの開店場所をAIで勝手に予想してみた（2022/07/29）
- 今ここにあるデータ：店舗情報を使って何かできるんじゃない？
- やってみた！
K-第2回 ドラッグストアチェーンの開店場所の推測でやっていること（2022/08/05）
- 開店場所はどうやって推測している？
- ファイルとフォルダの構成
- Jupyterノートブック
・ノートブックに固有の設定はなるべくまとめて行う
・開店時の周辺店舗情報の件数と閉店時の周辺店舗情報の件数をそろえる
・訓練
・汎化性能の確認
・候補地の推測
K-第3回 ドラッグストアの開店予想で足りなかったモノ（2022/08/26）
- ニューラルネットワークモデルが推測した全般的な傾向
- 駅の立地を考慮していなかったことで生まれた候補地
- 汎化性能が足りないチェーンG
- 正解率／適合率／再現率／F1スコアを計算してみよう
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