Python を使った 3D データサイエンス

第2章. リソースとソフトウェアの要点

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

、真っ白なキャンバスからスタートすることは、エキサイティングであると同時に怖くもある。新鮮な気持ちでスタートし、すべてが可能に思えるからだ。ゼロからプロジェクトに挑むのは好きだし、第一原理的なアプローチで解決策を発見できる。しかし、すぐにビルダーズ・ブロックに陥ってしまうことも知っている。迷いが生じるまで画面や白い紙を見つめてしまうのだ。

何もかもが新しく、ゼロから作り上げるのだから。特に、スピードアップのためにインターネット上の情報をフルに活用しようとすると、何から始めたらいいのかわからなくなることもある。

この章では、このようなよくある落とし穴を避け、3D製品を構築するための健全な基盤を確立するのに役立つだろう。3Dデータサイエンス・プロジェクトにおける最初の戦略的要素は、適切なリソースとツールへの適切なアクセスを確保することである。この段階は、拡張可能で自動化の利点があるシステム、プロセス、メソッドをセットアップする前に行われる。

図2-1は、3Dデータサイエンスの基盤となる基本的な知識リソース、3D開発のための推奨ハードウェア、ソフトウェアソリューションを示している。私はこのフレームワークを 3Dデータサイエンス・スターターパックと呼んでいる。

「基礎リソース」では、3Dデータサイエンスに必要不可欠な数学、コンピューティングリソース、特殊化AIの概念など、利用可能なリソースを調査する。これは、確立された学問分野、メソッド、ワークフロー、そしてその応用から大きな利点を得る産業にまで及ぶ。

図2-1. 3Dデータサイエンス・スターターパックの概要

次の段階は、具体的なハードウェアのセットアップを検討することだ。3Dデータツールの作成にはコンピューターが必要だ。しかし、あなたのケースに最適な構成は何か、柔軟な3D開発のために無駄のないセットアップを確保するにはどうすればいいのか。これらは関連する質問であり、いくつかの推奨事項を紹介しよう。また、3D再構成、3D処理、3Dビジュアライゼーションの作業にお勧めのソフトウェアのリストも掲載した。

チップ

本書では、Pythonを使ってゼロから3Dデータツールやソリューションを作成することができる。しかし、大規模な3Dコーディングに入る前に、既存のソフトウェアやアルゴリズムを活用してアイデアを素早く反復し、テストすることは良いアイデアだ。どのソフトウェアが反復時間の短縮に役立つかを知っておくことは、大きな財産となる。

基本リソース

3Dデータサイエンスには多くの重要な概念がある。これは多くの読者が知っているであろう基礎的な情報であるため、ここでは概要を説明した。私の目標は、本書で使われている概念と分類法を手短に説明することである。3Dデータサイエンス・プロジェクトを成功させるための構成要素の理解を深めたい場合は、このセクションをブックマークして後で参照することをお勧めする。

数学

"学問であるその "は、ギリシャ語語源学が数学をどのように見ているかである。抽象化されたオブジェクトの特性を、純粋な推論を用いて証明することによって発見する美しい方法である。今日、数学は科学的原理のほとんどをデータ分野に誘導している。このセクションでは、3Dデータサイエンスを用いて強力なイノベーションを作成するのに有用な数学の枝を定義する。 ...