fast.aiの使い方
GPU対応環境を設定する: Google Colabのようなクラウドプラットフォームを使用するか、NVIDIA GPUを搭載したローカル環境を設定します。fast.aiは初心者にはGoogle Colabの使用を推奨しています。これは無料で使いやすいです。
fastaiライブラリをインストールする: Colabを使用している場合は、次を実行します: !pip install fastai。ローカルインストールの場合は、condaまたはpipを使用してfastaiとその依存関係をインストールします。
必要なモジュールをインポートする: ノートブックやスクリプトの最初に、fastaiモジュールをインポートします: from fastai.vision.all import *
データを読み込み、準備する: fastaiのDataBlock APIを使用して、データセットを簡単に読み込み、トレーニングのために準備します。
学習者を作成する: fastaiのcnn_learnerまたはunet_learnerを使用して、事前学習済みの重みを持つモデルを作成します。
モデルをトレーニングする: fitまたはfit_one_cycleメソッドを使用して、準備したデータでモデルをトレーニングします。
評価と微調整を行う: fastaiの解釈ツールを使用してモデルのパフォーマンスを評価し、必要に応じて微調整します。
予測を行う: トレーニングしたモデルを使用して新しいデータに対して予測を行います。
fast.aiのよくある質問
fast.aiは、ディープラーニングをよりアクセスしやすくすることに焦点を当てた非営利の研究グループです。彼らは無料のオンラインコース、ディープラーニングライブラリを提供し、AIを民主化するための研究を行っています。
fast.ai の月間トラフィック傾向
fast.aiのトラフィックは14.0%減少し、41.7万回のアクセス数となりました。2025年4月にfast.aiからの具体的なアップデートや活動がない中、この減少は、Googleなどの大手企業による重要なAI開発やアップデートを含む、より広範な市場のダイナミクスによるものと考えられます。
過去のトラフィックを表示
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