2022年1月の人気レシピランキングを発表しました🥳✨

2021年の人気レシピランキングを発表させていただきます🥳✨
有料、無料レシピに加えて新着レシピもご紹介させていただきます！

1月人気有料レシピ

高速な姿勢推定モデルMoveNetを利用したキーポイントの取得と、キーポイントからのボディランゲージの認識を学べるレシピです。

ボディランゲージの認識や防犯カメラ画像の不審行動の検出に活用できます。

yolov4による画像検出の応用編として、転移学習を用いたオリジナルデータの学習を学べます。

本レシピの最終成果は、猫を検出するモデルの作成です。
学習データは、オープンデータであるCOCOを使用します。

変電所の変圧器湯温データを使用し、配電問題を解決するテーマにて、AAAI‘21 Best Paperに選ばれた「Informer : Transformer による長期時系列予測モデル」を実装していきます。

時系列予測は、ProphetやARIMA、Transformerなどの様々な代表的アルゴリズムがありますが、Informerによる長期時系列予測は、推論時間とメモリ使用量の削減を実現し、予測能力の向上に成功しました。

単眼デプス（単眼深度推定、単眼距離推定）推定モデルのMiDaS v2.1の推論結果に対し、シンプルなキャリブレーションを行い、距離を測定するレシピです。

カメラを使用した簡易な距離計測に活用できます。

商品の売り上げを上げるためにマーケティングを行う際の考察の一助となるような、トライアル率とリピート率がシェアに与える影響をシミュレーションするレシピを紹介します。

ビデオ映像から脈波と呼ばれる生体信号をOpenCVで学習し、心拍数を測定するレシピです。

遠隔、非接触による健康管理に活用できます。

EdgeNets(ESPNetv2)によるセマンティックセグメンテーションのオリジナルデータにおける学習を学べます。
セマンティックセグメンテーションは、画像を車・人などのオブジェクトごとに色分けして、画像中の領域を検出する技術です。

自動運転やMRI画像の臓器判別、コンクリートの劣化領域の検出に活用されます。

手元にあるお客さんのデータを分析できるようにするためにどのような手順を踏めばいいかや活用方法のヒントを得ることができるレシピです。

お客さんから得ている情報の中で重視すべき項目を勘や印象だけでなく機械学習による客観的な計算結果からでも見出すことができるようになります。

Prophetのチュートリアルで使用されている時系列データをProphetで学習し、今後の未来予測をするレシピです。

ECサイトでの商品の需要予測やWebコンテンツのアクセス数予測に活用できます。

カメラを使用した簡易な距離計測に活用できます。

あるデータサイエンティストの求人データをKaggleで学習し、データ内にあるデータサイエンティストの給与を予測するレシピです。

回帰分析の際のデータ分析とモデル実装に活用できます。

ビデオ映像から脈波と呼ばれる生体信号をOpenCVで学習し、心拍数を測定するレシピです。

遠隔、非接触による健康管理に活用できます。

SpeechRecognitionというライブラリを使って、マイク入力した音声の文字起こしや入力したテキストを読み上げるアプリケーションを作成するレシピです。

会議の議事録作成などに活用できます。

Twitter API を用いて抽出された160万件のツイートデータからダウンサンプリングしたデータセットデータをJAX用の高性能ニューラルネットワークライブラリFlaxで学習し、ツイート分析を行うレシピです。

SNSなどのテキストデータのネガポジ分類に活用できます。