Python autokeras ライブラリ完全ガイド
Python の autokeras は、モデルト構築の自動化 (AutoML)を目指したライブラリで、コード体験を最小限に押さえて深層学習モデルを作成できます。
1. autokeras ライブラリの概要
- TensorFlow/Keras の上に構築された自動MLライブラリ
- クラス分類、図像認識、時系列予測 などに対応
- 最適なモデルを自動探索
インストール方法
pip install autokeras
2. 主な機能と使用例
(1) 図像分類モデルの構築
import autokeras as ak clf = ak.ImageClassifier(max_trials=3) clf.fit(x_train, y_train, epochs=10)
(2) 図像分類の予測
predicted = clf.predict(x_test)
(3) 機械学習モデルの保存
model = clf.export_model()
model.save("autokeras_model")
(4) 文章分類
clf = ak.TextClassifier()
clf.fit(x_train, y_train, epochs=5)
(5) 時系列予測
tsf = ak.TimeseriesForecaster(lookback=10) tsf.fit(x_train, y_train, epochs=10)
(6) 分類結果の表示
from sklearn.metrics import accuracy_score print(accuracy_score(y_test, predicted))
(7) モデルの評価
loss, acc = clf.evaluate(x_test, y_test) print("Accuracy:", acc)
(8) 入力形状の確認
print(x_train.shape)
(9) データの削減
import numpy as np x_train = np.random.rand(100, 28, 28, 1) y_train = np.random.randint(0, 2, 100)
(10) パイプライン作成の動機
import tensorflow as tf print(tf.__version__)
3. autokeras の主な機能
| 機能 | 説明 |
|---|---|
ImageClassifier |
図像分類モデル自動探索 |
TextClassifier |
文章分類対応 |
TimeseriesForecaster |
時系列予測の自動化 |
export_model() |
最適化されたKerasモデルを取得 |
max_trials |
モデル探索回数を設定 |
まとめ
autokerasを使用すれば、コードレスで高級なモデル構築が可能です。AutoML によって開発コストとトライアルを大幅に減らし、データサイエンスプロジェクトを助けてくれます ✨
