Python と JavaScript による機械学習アプリケーション公開入門【ONNX・Render】
What you'll learn
- Git・GitHub の使用方法の基礎
- ブラウザにおける JavaScript の基礎
- Python と JavaScript を使った Web アプリケーションの実装方法
- ONNX 形式でのモデルの出力と ONNX Runtime を使った推論方法
- PaaS (Render) を使ったアプリケーションのデプロイ方法
- 静的サイトホスティングサービスを使ったアプリケーションの公開方法
Requirements
- 学習・推論・モデルといった単語が分かる程度の機械学習の基礎知識がある
- Python でのプログラミングの基礎知識がある
- 絶対パス・相対パス程度のコンピュータの基礎知識がある
- ターミナルで ls、cd などの基本的なコマンドを実行したことがある
- プログラミングに使用可能な PC を所有している
Description
近年、機械学習に入門するための情報源は非常に多くなっており、機械学習モデルの作成には気軽に取り組めるようになっています。
個人でも、ちょっとしたモデルを作ってみて手元で推論してみたことがある方は少なくありません。
しかし、個人が作ってみたモデルを、実際に推論を試せるアプリケーションとして「公開」している方は少ないです。
また、企業においても、データサイエンティストが R&D 的に作成したモデルを実際のアプリケーションに組み込む段階で苦戦している例は多いです。
そんな状況に対応するため、近年「MLOps」というキーワードも登場しています。
このコースでは、機械学習を使ったアプリケーションの「公開」に興味があるデータサイエンティスト・PM・PdM といった方を主な対象者として、Python と JavaScript で機械学習を使った Web アプリケーションを実装し、実際にインターネット上に公開してみます。
実装するのは MNIST で学習したモデルを使った「手書き数字推論アプリケーション」です。
Python の scikit-learn で学習したモデルを ONNX 形式で出力して、他のプログラミング言語 (ここでは JavaScirpt) で推論を実行する例も学習します。
キーワード
Git/GitHub、Python、JavaScript、FastAPI、scikit-learn、MNIST、ONNX、Render
更新履歴
2023/05/12「（補足）asdf のセットアップについて」を追加
2023/05/24「（追記）poetry add コマンドのエラーについて（'HTTPResponse' object has no attribute 'strict'）」を追加
Who this course is for:
- 自分が作ったモデルを使い、簡単なアプリケーションを実装して公開してみたいデータサイエンティストの方
- 機械学習については知識があるが、アプリケーション開発についても学びたいと思っている PM・PdM といったポジションの方
- 機械学習をアプリケーションに組み込む方法を学びたいアプリケーションエンジニアの方
Instructor
- 4.3 Instructor Rating
- 5,001 Reviews
- 39,439 Students
- 14 Courses
ソフトウェアエンジニア。IT企業からフリーランスエンジニアを経て会社を設立。
現在はエンジニアのスキルアップをテーマに、勉強会の開催や教材作成の活動を実施。オンラインコースUdemyではベストセラー講座多数。
AWSやDocker/Kubernetes、サーバレス技術などを扱う「野生」のクラウドネイティブ人材。勉強会コミュニティStudyCo運営。
■Q&Aでのサポートについて
プログラミングなどの学習では、環境構築のエラー等で苦戦することも多いと思います。
私のコースを進める中で発生したエラー等については、Udemy の Q&A でできるだけサポートしています！
いただいた Q&A には、通常 24 時間以内（タイミングが良ければ 1 時間以内）で回答しています。
ちょっとした疑問点などについても、Q&A からお気軽にご質問ください！