Python と JavaScript による機械学習アプリケーション公開入門【ONNX・Render】

🌟 Python と JavaScript による機械学習アプリケーション公開入門 🌟

はじめに

近年、機械学習（AI）の知識が普及し、多くの人々がモデルの作成に挑戦しています。特にPythonを使った開発は比較的気軽に行えるようになりました。しかし、自分が作ったモデルを実際のアプリケーションとして公開するスキルについては、まだ多くの方々が経験が不足しています。このコースでは、データサイエンティストからプロジェクトマネージャ（PM）、製品開発マネージャ（PdM）まで、多くの役割を持つ方々が機械学習モデルを実際のアプリケーションに組み込む方法を学びます。

コース概要 🎓

このコースでは、以下のステップで学ぶ内容です：

1. 基本の確認

   • 機械学習の基本的な理解を確認し、PythonとJavaScriptを使ったアプリケーション開発の基礎を把 tatus。

2. モデルの構築とONNXへの変換

   • PythonでMNISTデータセットを使って機械学習モデルを学習させる。
   • 学習したモデルをONNX形式への変換を行う方法を学びます。

3. アプリケーションの開発

   • JavaScriptを使ってWebアプリケーション（ここでは数字推論アプリケーション）を構築します。
   • FastAPIを使用して、Python側でONNXモデルを呼び出すエンドポイントを設定します。

4. GitHubとMLOpsの統合

   • Git/GitHubを使ってコードのバージョン管理と協業を行います。
   • MLOpsの概念と、実際のビジネスシナリオに組み込む方法を学びます。

5. アプリケーションの公開

   • Renderなどのサービスを使用して、学習したモデルを実際に公開する手順を習得します。

カリキュラムのハイライト

• Git/GitHub：バージョン管理の基本から、プロジェクトのコラボレーションに至るまで、GitHubを使ったワークフローを学びます。
• Python（scikit-learn）：MNISTデータセットを用いて機械学習モデルを構築・訓練し、その結果をONNX形式でエクスポートします。
• JavaScript（FastAPI）：Webアプリケーションを構築し、Python側で学習したモデルを呼び出せるエンドポイントを実装します。
• MLOps：モデルのデプロイメント、監視、アップデートなど、実際の運用に必要な知識を身につけます。
• アプリケーションの公開：学習したモデルを実世界で利用可能な形態（Webサービス）にし、公開する方法を学びます。

ターゲット

• データサイエンティスト：モデルの構築から、それをアプリケーションに組み込む工夫を学びます。
• 開発者：AIモジュールを含むアプリケーションの開発と、それを公開する技術を習得します。
• プロジェクトマネージャ（PM）/製品開発マネージャ（PdM）：AI機能を含む製品の開発プロセス全体を理解し、プロジェクトの管理に活かす知識を身につけます。

結論

このコースを受諫することで、機械学習モデルの構築から、それを実際のアプリケーションに組み込んだ後の公開まで、一連のプロセスを経験してもらいます。AI技術の導入がお手伝いになることで、あなたのキャリアやプロジェクトは次のレベルへと進化します。

始める前に

このコースは、基本的なAI知識やプログラミングスキルがあれば、さらに学ぶことができる状態で開始することができます。PythonやGit/GitHubの使用経験がない方は、それらの基本を先に学ぶことをお勧めします。AIの世界に足を踏み入れる第一歩を踏むのがここです！

Python と JavaScript による機械学習アプリケーション公開入門 - あなたのAIプロジェクトを実世界に展開させるパスへの第一歩を踏み出しましょう！🎉