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「キャベツ・白菜・レタス」を識別するAIを作ってみよう!

10/28(日) 10:00配信

FNN PRIME

エンちゃん:
世界一プログラミングに詳しいゆるキャラ、エンちゃんです。

小池美由:
プログラミングアイドルを目指して日々精進!小池美由です。

小池美由がプログラミングを学ぶ!【動画・写真】はこちらから!

エンちゃん:
小池さんどうですか?プログラミングアイドルになれそうですか?

小池:
あんまり、自信ないです。

エンちゃん:
そんなにきっぱり答えないでください。

小池:
でも、やる気はあるんです!

キャベツ・白菜・レタスを見分ける

エンちゃん:
今日は、「キャベツ・白菜・レタスを見分ける」AIを作ります。

小池:
レタスチャーハン大好きです!

エンちゃん:
聞いてないですけどね。

エンちゃん:
まずはキャベツと白菜とレタスを見分けるために、それぞれの画像をたくさん用意します。
「ベジ」というフォルダの中にそれぞれディレクトリをつくり、Deep Analyzerにアップロードします。Deep Analyzerを開いて、データセットnew。

小池:
手順は前回と一緒だね。

エンちゃん:
そうなんです。
アップロードされたデータがこれです。こんな感じでキャベツ・白菜・レタス、データが入りました。

エンちゃん:
ここで先週と同じように、ニュートラルネットワークに学習させます。
ネットワークのnewから画像の分類・Image Classificationを選び、データセットをベジに、で、ノード数は1、エポック数は100で。

小池:
クリック!

エンちゃん:
今、学習が始まりましたね。
これかなり時間がかかるんで、学習済みのデータに差し替えます。

小池:
出た!差し替え!

小池:
ネットワークにいき、Image Classificationのデータセットページにいって…学習結果のグラフをみてみると‥
なんか、前よりガチャガチャしてる?

エンちゃん:
うーん…まぁ、難しいんでしょうね。
でも、一応ロス=間違いが減って、正解率の青い線が90%ぐらいに上がっているので、それなりに学習できてるんじゃないですかね。

小池:
やってみたい!

エンちゃん:
では実際に、識別できるか試してみましょうか。

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最終更新:10/28(日) 10:00
FNN PRIME

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