[備忘録] Week09: 自走できるAI人材になるための6ヶ月長期コース
キカガクさんの半年にわたる講義の備忘録
2020.07.04(土) Week 09
前週から引き続き「ローンの貸付をしても大丈夫かどうかを判断する簡単なアプリ作成」でした。今週の最後にやっとHerokuにデプロイまで完了しました。Google Colaboratory で学習済みモデルを作って、エクスポートしてDjango にモデルを組み込んで、Heroku にデプロイ。一通り作ってみて感じたのは以下の２点は大事
・学習済みモデルの作成
・入力した情報をもと推論を行って、どう判断するのか
結局何のために機械学習するのか、機械学習を使ってどう判断したいか。
来週からは動物の画像を分類するアプリの作成（全２週）その後は自作アプリ開発に入るらしいです。何を作るのかそろそろFix させないと。
備忘録
Week 09 実施内容
・見た目とフォームの作成
・学習済みモデルを使用して推論の実装
・DBから顧客一覧ページの作成
・ログイン・ログアウト機能の追加
GitHub Actions
この機能を使うと色々できるらしい
学習済みモデル / 推論時のデータの読込
以下の２点に気をつけた方が良さそう。One-Hot エンコーディングを利用して学習済みモデルを作成した場合、Webアプリのデータベース設計も同様にする必要がある。もしくは、推論をする時に条件分岐等を実施して学習済みモデルに対して引数を渡す時に工夫が必要。
また、Webアプリの情報から学習済みモデルへ情報を渡すときは列の順番を考慮する必要がある。列のラベル等で適切な列に情報を渡してくれないらしい。
学習済みモデル：男性、女性、年齢
と並んでいたら、推論時に渡す情報も同じ順番にする。
ダメな例：年齢、男性、女性
の様に渡してはいけないらしい。
Django: app/views.py 書き方
return render(request, 'xxx.html', {'form': form})左のform は他のファイルで利用する。右のform はそのファイル内の変数。
Django: render /redirect の違い
この辺りのWebサイトが詳しそう
Django: ログインしている / していないの判定
@login_requiredを各関数の前に記載するだけ