【AutoML Vision】コーディング不要の画像認識機械学習でチワワとマルチーズを識別する

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プログラミング初心者の勉強ブログ #137

AutoMLを利用した機械学習を触ったので、それについて。題材は何でもよかったので、検索してすぐ出てきた犬種別の画像データセットを使い、チワワとマルチーズを識別するモデルを作成。たまたまAutoMLを触る機会があったのでやってみたが、機械学習の入りとしてよかったかもしれない。

 

目次

 

AutoMLとは

autoML

https://cloud.google.com/automl/

 

Cloud AutoMLとは、機械学習エンジニアなどのリソースが足りていない会社や組織でも、高度かつ高品質でカスタマイズされた機械学習モデルの構築が可能なクラウドサービスです。

AutoMLが革新的と言われる点として「機械学習の知識がなくてもモデル構築ができてしまう」という部分です。(長い時間をかけて機械学習を学んだ既存エンジニアにとっては耳を疑うようなサービスですね笑)

Cloud AutoML自体は以前から話がありましたが、今回はAutoMLのプロダクトの第一弾目が発表されました。それが「AutoML Vision(オート・エム・エル・ヴィジョン)」です。

 

https://www.codexa.net/google-automl-things-to-know/

 

機械学習について知識がなくても、画像をAutoMLにぶっこんで回したらなんか知らないけど機械学習モデルが完成している。コードを書く必要もなく、ブラウザで操作するだけ。

 

犬種を識別する

検索でヒットしたサイトを参考に、すぐ画像データが集まった犬の画像で今回はモデルを作成した。

参考:https://www.apps-gcp.com/cloud-automl-vision/#1

ダウンロードしたたくさんの犬の画像のうち、とりあえず練習として2つの犬種(チワワとマルチーズ)で参考サイトみながらやってみた。

 

【チワワ152枚】

チワワ

 

【マルチーズ252枚】

マルチーズ

 

 

結果

合計400枚の画像で学習させた。時間はだいたい20〜30分程度。

完成したモデルを確認するため、学習に利用した画像とは異なるチワワの画像を利用した。

結果1

思いっきりマルチーズ判定された。しかも88%。

写真が悪かったのかと思い、改めてチワワ画像を拾って挑戦。

結果2

ラベル付けを間違えたのかと思い、imagesを確認するも、間違えていない。この画像は明らかにチワワなはず。機械学習とは。

 

逆にマルチーズで試したらどうなるのか。

結果3

マルチーズはマルチーズらしい。

色々な画像を入れて試したが、おそらく犬の毛の長さを元に判断しているような感じがあった。

結果4

この上のような、毛の短いチワワの写真であれば、マルチーズと認識せずチワワで判定される。教師データのチワワを見ると、確かに毛の短いチワワが多かったので、それが理由なのかなと感じた。

 

まとめ

AutoML Visionは、最低2ラベルでそれぞれ10枚以上の画像が必要になる。10枚というのは最低数であり、推奨は1ラベルにつき100枚以上、精度をあげるなら1000枚程度必要とのこと。今回は何とも言えない結果であったが、AutoMLのようなサービスを利用すれば、比較的簡単に機械学習ができる訳で、ぱっと見の難しさで敬遠しないでとりあえず一回やってみた方が早いと感じた。

以上ありがとうございました。

 

 

 

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