AI（機械学習／ディープラーニング）の実践的な勉強会に参加した。今回は犬と猫の画像を用意して、その犬と猫を自動的に判定するという処理を行ってみる。通常、AIの処理には高速なGPUコンピュータが必要だが、無料で使える「Google Colaboratory」と「Google Drive」を活用することで、自分の非力なノートPCでも使えるという。
言語はPython（パイソン）を使う。「少ないコード量（文量）で簡単にプログラムがかける」「コードが読みやすい」といったメリットがあり、AIの業界でよく使われている。
ZENKEI AIセミナー
講師は全景の市來健吾氏
講師は全景の市來健吾氏
まず、講師の市來氏から送られてきたメールを開く。すると、グーグルドライブで共有したファイルを開くことができる。まずは、自分のGoogle Driveにコピーをおき、以下のような画面になるので「Google Colaboratory」で開く。
Google Colaboratoryを開く
「ITのエンジニアでなくてもディープラーニングが学べる」というふれこみに惹かれて参加したこのセミナーだが、いきなりこの難解なコードの羅列が表示されてちょっと面くらった。
パイソンのセッテイング
パイソンのセッテイング確認。
とにかく、講師のいうとおりに手続きを進めていく。
聞き慣れない言葉が続く。コードセット、データセット、セッション開始、リストを読み込む、モデルを使う、ファイントレーニング…。セル内の実行コードは「シフト＋エンター」で実行するのがおすすめということだったので、そのとおりに実行する。
最後の判定処理までたどりつくことができた
次々の実行していくと、最後の判定処理までたどりつくことができた。
▼実際に自分のPCで表示されたLOSSグラフ
AIの判定精度を高めるにはいろんな工夫がされているようだ。エポックを何回か回すことでロスの数値が下がっていくとよい。とくに「lr」の値をいくつにするかが重要ポイントらしい。最適値を探るためのグラフを生成したりして、10のマイナス二乗（1e-2）あたりがいいらしいことがわかった。
最終的に多数の犬猫画像を判定した結果は、約95％の精度で正しい判定をすることができた。犬や猫の顔あたりがレインボーになっているのは、判定に重要な箇所として判断したという意味らしい。
遠田のメモ
当日の自分のメモ。次回以降はもっと高度な処理にチャレンジしていくことなるので復習が必須だ。
犬猫分類の精度を、上で示したものよりも上げる
-
-
- 学習エポック数を増やしてみる
- データセット全部使ってみる
- 別の学習済みモデルを使ってみる（例えば Resnet34 とか）
-
別の分類問題に挑戦してみる、例えば
▼参考サイト
【秒速で無料GPUを使う】深層学習実践Tips on Colaboratory
https://qiita.com/tomo_makes/items/b3c60b10f7b25a0a5935
この記事を書いた遠田幹雄は中小企業診断士です
遠田幹雄は経営コンサルティング企業の株式会社ドモドモコーポレーション代表取締役。石川県かほく市に本社があり金沢市を中心とした北陸三県を主な活動エリアとする経営コンサルタントです。
小規模事業者や中小企業を対象として、経営戦略立案とその後の実行支援、商品開発、販路拡大、マーケティング、ブランド構築等に係る総合的なコンサルティング活動を展開しています。実際にはWEBマーケティングやIT系のご依頼が多いです。
民民での直接契約を中心としていますが、商工三団体などの支援機関が主催するセミナー講師を年間数十回担当したり、支援機関の専門家派遣や中小企業基盤整備機構の経営窓口相談に対応したりもしています。
保有資格：中小企業診断士、情報処理技術者など
会社概要およびプロフィールは株式会社ドモドモコーポレーションの会社案内にて紹介していますので興味ある方はご覧ください。
お問い合わせは電話ではなくお問い合わせフォームからメールにておねがいします。新規の電話番号からの電話は受信しないことにしていますのでご了承ください。
【反応していただけると喜びます（笑）】
記事内容が役にたったとか共感したとかで、なにか反応をしたいという場合はTwitterやフェイスブックなどのSNSで反応いただけるとうれしいです。
遠田幹雄が利用しているSNSは以下のとおりです。
facebook https://www.facebook.com/tohdamikio
ツイッター https://twitter.com/tohdamikio
LINE https://lin.ee/igN7saM
チャットワーク https://www.chatwork.com/tohda
また、投げ銭システムも用意しましたのでお気持ちがあればクレジット決済などでもお支払いいただけます。
※投げ銭はデジタルコンテンツ購入という通販のしくみにしました。
※投げ銭は100円からOKです。シャレですので笑ってください（笑）
