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機械学習デザインパターンby鷲崎先生
「再現性パターン」

【機械学習デザインパターン】のシリーズ第6回の今回は「再現性パターン」を取り上げます。
『機械学習デザインパターン』の6章には、決定的な出力を得やすくして訓練や開発の効率を上げるためのコツが、7つのパターンにまとめられています。
そのうち、「繰り返し可能な分割」と「特徴量ストア」について、例を挙げながら具体的に紹介します。

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MBD（モデルベース開発）
「「データ型の伝搬」の活用」

【制御モデルの開発 (アルゴリズムの設計と実装)】の【設計データの管理】カテゴリーに、「「データ型の伝搬」の活用」を公開しました。
Simulinkモデルで製品用のコードを自動生成する場合、信号のデータ型を意識する必要があります。
ただし、C言語と同様の考え方でデータ型を扱うと、作業効率はもちろん、コードの実行効率も低下させかねません。
今回は、C言語とSimulinkにおけるデータ型の扱いの違いと、Simulinkの機能「データ型の伝播」をご紹介します。

新世代エッジエンジニア育成
「最適化ツールと実行環境」

【エッジAI編】の【ツール紹介】カテゴリーに、「最適化ツールと実行環境」を公開しました。
ここまでJetson Nanoでの推論について説明してきました。
今回はミニプロジェクトをいったん離れて、エッジAIの開発に利用できるもう少し汎用的なツールを取り上げます。
概要のほかに、どのような場合に使用すればメリットがあるのかまで含めてご紹介します。

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身近なシステム、自分で考えたシステム、組込みソフト、ビジネスアプリ、スマホアプリなどどんなジャンルでも構いません。

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おすすめのプレイリスト
「【USDM要求記述養成ギブス】蔵書貸出（1）」

【USDM要求記述養成ギプス】シリーズ第5回は、新しいお題「図書館の蔵書貸出」です。
生徒が作成したUSDM要求記述に対して先生が次々と問題点を指摘していきます。
USDMの学習コースやトレーニングでしっかり学んだという方も、少し違う視点で知識を確認できますのでお勧めです。

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SPL（ソフトウェアプロダクトライン）
「バインディング」

【ベーシック】の【SPL開発移行後のプロセス（アプリケーションエンジニアリング）】カテゴリーに、「バインディング」のコンテンツを公開しました。
アプリケーションエンジニアリングでは、「コンフィグレーション」の次に「バインディング」を実施します。
ここでは、コンフィグレーションモデルをもとに、コア資産からその製品に必要な資産を取得します。
また、その際に意識する必要がある「バインディングタイム」という概念についても解説します。

新世代エッジエンジニア育成
「知識の蒸留」

【エッジAI編】の【Jetsonでの推論】カテゴリーに、「知識の蒸留」を公開しました。
前回行った推論では、要求として設定した性能を満たすことができませんでした。
そこで今回は、「知識の蒸留」により精度の向上を狙います。「知識の蒸留」とは、サイズが大きな高精度のモデルの学習結果を用いて小さなモデルの学習を行うという手法です。

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機械学習デザインパターンby鷲崎先生
「対応性のある運用パターン」

【機械学習デザインパターン】のシリーズ第5回は、「対応性のある運用パターン」です。
訓練したモデルは、デプロイしたあと、運用していかなければなりません。その際に、できるだけエンジニアの関与なく、弾力的に対応性のある形で予測を稼働させていくためのコツがあります。書籍で挙げられている5つのパターンのうち、特に「継続的モデル評価」と「2段階予測」について、詳細にご紹介します。レジリエントに状況の変化に対応したい場合、スケーラビリティを高めたい場合に役立ちます。

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MBD（モデルベース開発）
「コメント・注釈の設定方法」

【制御モデルの開発 (アルゴリズムの設計と実装)】の【Simulink モデルの作成 (基本)】カテゴリーに、「コメント・注釈の設定方法」を公開しました。
Simulinkのメリットは処理やロジックを視覚的に表現できることです。
しかし、ダイアグラムの可読性を向上させるには、図的要素だけでなく、コメントを効果的に使うことも有益です。
この講座では、コメントが必要な理由から、コメントの種類、具体的な操作方法まで、詳しく解説します。

要求記述（USDM）
「USDM演習問題：【1/25の課題】らくらくハンドミキサーの要求仕様」

【USDM演習】の【今月のお題】カテゴリーに、「【1/25の課題】らくらくハンドミキサーの要求仕様」を公開しました。
演習問題です。コンテンツに添付のExcelテンプレートを使って、要求仕様を書いてみて下さい。
解答例・解説は2月25日に公開する予定です。ご解答をお待ちしています!

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おすすめのプレイリスト
「【USDM要求記述養成ギブス】電子ポット（2）」

【USDM要求記述養成ギブス】のシリーズは、座学と実践の間のハードルを埋めるということで、動画で一緒に実践へ取り組むことができます。
今回は【USDM要求記述養成ギプス】のシリーズ第4回です。
前回は、電子ポットの要求記述のうち、湯沸かしの基本の振る舞いの部分をUSDMとして記述しました。
さて、残りの付随する振る舞いも、同じように追記していけばよいのでしょうか。今回の着目点は「元の要求に追記すべきか？新たな要求を立てるべきか？」です。

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SPL（ソフトウェアプロダクトライン）
「組織間の協調」

【アドバンスト】の【SPL開発をリードするために】カテゴリーに、「組織間の協調」のコンテンツを公開しました。
SPL開発には、ドメインエンジニアリングとアプリケーションエンジニアリングという2つの領域が存在します。その2つが密に協調しながら開発を進めていくためには、協調のための場や機能体が必要になります。この講座では、そういった協調のための役割について詳しく解説します。

新世代エッジエンジニア育成
「ミニプロジェクトのモデルの推論 (2）」

【エッジAI編】の【Jetsonでの推論】カテゴリーに、「ミニプロジェクトのモデルの推論（）」を公開しました。
前回に引き続き、推論方法を検討していきます。今回はブロック識別と角度推論について推論を行い、レイテンシや精度などを計測します。設定した要求の性能を満たすことができるでしょうか。

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「モデル訓練パターン」

鷲崎教授による【機械学習デザインパターン】のシリーズ第回では、「モデル訓練パターン」について扱います。
ここでは、実際の機械学習のモデルを訓練する際の、ループのコツをつのパターンとしてご紹介します。
さらにその中の、「転移学習」「分散戦略」というつのパターンについて、詳細な解説を行います。

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MBD（モデルベース開発）
「Git によるバージョン管理 (3)」

【構成管理】の【バージョン管理機能】カテゴリーに、「Git によるバージョン管理 (3)」を公開しました。
前回まででGitとの基本の連携機能をご紹介しました。今回は、Git によるバージョン管理 の最終回として、ブランチ、変更履歴、変更の取り消し、タグ、サブモジュールという発展的な話題を取り上げます。

新世代エッジエンジニア育成
「ミニプロジェクトのモデルの推論 (）」

【エッジAI編】の【Jetsonでの推論】カテゴリーに、「ミニプロジェクトのモデルの推論（）」を公開しました。
Jetson Nanoで推論を行う方法は複数存在することが分かりました。では、ミニプロジェクトのモデルに対して、どの推論方法を使えばよいのでしょうか。着目すべきポイント、判断基準などを紹介しながら、各モデルの性能を計測し、手書き単語認識モデルについて推論方法を選択していきます。 

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「【USDM要求記述養成ギブス】電子ポット（1）」

【USDM要求記述養成ギブス】のシリーズは、座学と実践の間のハードルを埋めるということで、動画で一緒に実践へ取り組むことができます。
第回では、第回に引き続き、実際の要求記述に取り組んでいきます。テーマは「電子ポットの湯沸かし」ということで、身近なものですが、実際に要求記述をしてみると意外と難しい…。そんなお悩みに寄り添った動画になっております。
実践にハードルを感じている方は、ぜひ一度ご覧ください。

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SPL（ソフトウェアプロダクトライン）
「組織構成のパターン」

【アドバンスト】の【SPL開発をリードするために】カテゴリーに、「組織構成のパターン」のコンテンツを公開しました。
SPL開発を導入するにあたり、現在の組織のままで導入できるのか、それとも特別な組織を作らなければならないのかが気になるところかと思います。この講座では、組織の構成のし方を5パターンに分類し、その特徴やメリット・デメリット、さらには組織変更が難しい場合の対応までご紹介します。

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「Jetson Nanoでの推論 (2)」

【エッジAI編】の【Jetsonでの推論】カテゴリーに、「Jetson Nanoでの推論（）」を公開しました。
前回に引き続き、Jetson Nanoでの推論について解説します。今回は、TF-TRTとONNX Runtimeを取り上げて、モデルの変換やビルド、推論を行います。最後に、各推論方法の結果を比較し、特徴やメリットなどを考察します。

USDM
「体組成計の要求仕様」

USDMの新しい演習課題を出題しました。
今月のお題は、体組成計の要求仕様です。
また、先月の課題の解説も公開しています。
要求仕様を提出していただくか、［完了にする］ボタンを押していただくと、解説をご覧いただけます。

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