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ベイズ統計・ベイズ機械学習を始めよう コンピュータやネットワークの技術進化により，これまでにないほどの多種多様なデータを取り扱う環境が整ってきました．中でも統計学や機械学習は，限られたデータから将来を予測することや，データに潜む特徴的なパターンを抽出する技術として注目されています．これらのデータ解析を行うためのツールはオープンソースとして配布されていることが多いため，初学者でも手軽に手を出せるようになってきています． しかし，データ解析を目的に合わせて適切に使いこなすことは依然としてハードルが高いようです．この原因の一つが，統計学や機械学習が多種多様な設計思想から作られたアルゴリズムの集合体であることが挙げられます．毎年のように国際学会や産業界で新たな手法が考案・開発されており，一人のエンジニアがそれらの新技術を１つ１つキャッチアップしていくのは非常に困難になってきています． １つの解決策
OpenCVはpix2pixの実行とは直接関係しないのですが、後述の学習データの作成で使用します。今の所最新バージョンで問題なさそうですが、もし実行できないのであれば同じようにバージョンを指定してインストールを行ってください。 3.学習データの作成 pix2pixには予め学習用データセットが用意されていますが、今回の目的は画像の高画質化なので、それに適した学習データを自作することにします。 前述したとおり、pix2pixは以下のような２枚の対になった画像を繋げて１枚にしたものを学習データとして用います。（256px × 256pxを２枚繋げた512px × 256pxの画像） この画像を作成するためには 1. 大きな画像を256px × 256pxに切り分ける 2. 切り分けたそれぞれの画像にぼかしを入れる 3. 切り分けた画像とぼかしを入れた画像を結合する の３つの処理を行う必要がありま
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