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第3回:PF-AFNの実装 — 試着エンジンのコードを読む 連載
AIMachine LearningPythonGANComputer Vision

第3回:PF-AFNの実装 — 試着エンジンのコードを読む

Parser-Free Appearance Flow Networkの実装を詳細に解説。Feature Pyramid Networkによる特徴抽出、CUDA相関カーネル、オプティカルフローによる衣服ワーピング、ResUnetジェネレータによるコンポジット生成までの全パイプラインを紐解きます。

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第5回:成果・課題・次世代画像生成への道 連載
AIMachine LearningPythonGANComputer Vision

第5回:成果・課題・次世代画像生成への道

GANベース仮想試着システムの成果と限界を検証。衣服デザインの変質、体型多様性の課題、スマートフォンアプリUI設計、そして拡散モデルが切り拓く次世代META FITの展望を語ります。

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第4回:姿勢推定・自動採寸・3D再構成 連載
AIMachine LearningPythonGANComputer Vision

第4回:姿勢推定・自動採寸・3D再構成

OpenPoseによる骨格検出、Graphonomyによる人体パーシング、独自の自動採寸アルゴリズムが仮想試着をどう支えるか。PiFuを用いた2D→3D再構成の探索と、TensorFlow.jsによるWebプロトタイプも解説します。

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第1回:毎日の献立問題をデータで解く 連載
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第1回:毎日の献立問題をデータで解く

約2万件のレシピデータを3つのCSVソースから統合し、機械学習で献立提案を行うためのデータパイプラインを構築した過程を解説します。

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第2回:栄養ベクトルとコサイン類似度で「同じ栄養、違う料理」を実現する 連載
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第2回:栄養ベクトルとコサイン類似度で「同じ栄養、違う料理」を実現する

19次元の栄養素ベクトルにコサイン類似度を適用し、栄養バランスが似ている別の料理やメニューを検索する仕組みを解説します。

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第4回:ChatGPTで2万件のレシピを「時短版」に自動変換する 連載
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第4回:ChatGPTで2万件のレシピを「時短版」に自動変換する

数年後、LLMの登場で同じプロジェクトを再訪。ChatGPT APIを使い、2万件のレシピを忙しい家庭向けの時短版に一括変換した実装記録。

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第3回:LSTMで「飽きの来ない献立」を時系列予測する 連載
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第3回:LSTMで「飽きの来ない献立」を時系列予測する

コサイン類似度では解決できなかった「献立のマンネリ」問題に、LSTMによる時系列予測で挑みます。テキスト生成の発想を献立提案に転用した実装の全記録。

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第1回:きっかけと全体像 — ChatGPTがファンドマネージャーに勝った日 連載
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第1回:きっかけと全体像 — ChatGPTがファンドマネージャーに勝った日

ChatGPTがプロのファンドマネージャーを上回ったという実験に触発され、LLMファインチューニングで日本株の株価予測AIサービス「千里眼」を構築するまでの全体像を紹介します。

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第2回:ローカルGPUでの挑戦と挫折 — RTX 3060の6GBで8Bモデルに挑む 連載
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第2回:ローカルGPUでの挑戦と挫折 — RTX 3060の6GBで8Bモデルに挑む

ノートPC搭載のRTX 3060(6GB VRAM)でELYZA 8Bモデルのファインチューニングに挑戦し、VRAM不足で断念するまでの過程と、そこから得た教訓を記録します。

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