先日、Udemy 講座第 3 段として、「Python と JavaScript による機械学習アプリケーション公開入門【ONNX・Render】」というコースをリリースしました。
\nどんなコースなのか、どういった考えで作ったのかを、この記事で少し紹介させていただきます。
\n※ 著者が出した Udemy 講座の一覧は こちら です。
\n「Python と JavaScript による機械学習アプリケーション公開入門【ONNX・Render】」は、機械学習に関わるデータサイエンティスト・PM・PdM といった方にむけた、機械学習を使ったアプリケーションを公開する方法を学ぶコースです。
\nキーワードは
\nなどで、MNIST で学習したモデルを使った “手書き数字推論 Web アプリケーション” を実装してインターネットに公開してみる内容になっています。
\n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。
\n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ないと思います。
\n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。
\n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。
\nこういった背景を踏まえて、機械学習モデルを実際に Web アプリケーションに組み込んで「公開する」ことをテーマとした講座を作成しました。
\nこのような背景から、
\nといった方を主な対象者として想定しています。
\n一方で、
\nにとっても面白い内容を含むコースになっていると思います。
\nここから、このコースの特徴を紹介させていただきます。
\n機械学習に主に関わるデータサイエンティストなどのポジションの方に対してアプリケーションの作り方を説明する場合、Python だけを使う例が多いです。
\nしかし、Web アプリケーションの実践的な構成としては、JavaScript も使われることが多いです。
\nそこでこのコースでは、Python と JavaScript を連携させて使う実践的な構成で Web アプリケーションを実装することにしました。
\n機械学習を使ったアプリケーションの実装例の多くは、Python を使っていわゆる「サーバサイド」で推論するものが多いです。
\n一方で、「静的サイト」の方式でアプリケーションを実現することで得られるメリットも大きいです。
\nそこでこのコースでは、Python を活用した方式と、Python を使わない静的サイトの方式の、2 つの方法でアプリケーションを公開する流れを解説しています。
\nこのコースの紹介は以上になります。
\n多くの方に楽しんでいただけるコースだと思いますが、特に「自分が作ったモデルを公開してみたい」と考えているデータサイエンティストの方に手にとっていただけるといいなと思っています。
\n少しでも多くの方に手にとっていただけると嬉しいです。
\n最後に、著者が出した Udemy 講座の一覧（割引クーポン付き）は、以下のページにまとまっています。
\nhttps://www.nextskill.co.jp/courses
\nご興味ある方はこちらからアクセスしてみてください。
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