コースの最終プロジェクトですが､ 少しでも楽しんでもらいたいと思っています｡
今回は､ 機械学習の威力を実感していただけるよう､ 手短に､ かつ､ 楽しくお伝えします｡
私の個人的な意見ですが､ 今後の機械学習のほとんどは､ 独自のモデルを作成したり､ 非常に複雑な数学や統計を行うことではなく､
既存のモデルを使ってビジネス上の問題や人間の問題を解決する能力を身につけることにあると思います｡
そして､ Image Aという素晴らしいライブラリを使って､ これを実証したいと思います｡ I. そして､ ここにあるように､ これを少し大きくしてみましょう｡
Pythonのライブラリで､ 開発者がコンピュータビジョン機能を持つアプリケーションやシステムを構築できるようにするために作られました｡
つまり､ 私たちがコンピュータビジョンのモデルをすべて一から作るのではなく､ あらかじめあるツールを使って､
このライブラリのようなものを使って問題を解決したり､ あるいは､ 自由にアクセスできるモデルを中心にビジネス全体を作ったりすることができるのです｡
そして､ 本当にすてきなことができるこの素晴らしいライブラリをお見せします｡
そこで､ この資料のリンクを貼っておきます｡
しかし､ 私たちは画像認識アプリを作り､ 写真を与えると､ その画像の特徴を正確に伝えることができるようになります｡
カッコイイでしょ？
さっそく始めてみましょう｡
ですから､ ドキュメントに目を通すと､ 実は何ができるのか､ かなりよくまとまっているのです｡
さて､ ここにあるように､ 私たちのためにいくつかのものをインストールする必要があります｡
では､ これをコピーして､ これらの機能のいくつかを見ていきましょう｡
そこで､ コピー＆ペーストで､ インストールに基づくPIPバージョン3を使用していることを確認します｡
画像処理ライブラリであるTensorFlowやCross､ OpenCVは非常に有名な機械学習ライブラリなので､
それを使っています｡
さて､ これからこれをインストールするのですが､ これがインストールされている最中です｡
インストールするのは結構大変なんですよ｡
そのため､ これらのライブラリは重くなりがちなので､ 一応注意は必要です｡
そして､ Image API ライブラリもインストールしたいと思います｡
では､ これをコピーして､ 出来上がりを見てみましょう｡
いや､ そうではない｡
やはりなくなりましたね｡
少し時間をおいてみてください｡
これをクリアして画像を実行してみましょう｡
アップグレードします｡
わかりました｡
というわけで､ これらのライブラリがインストールされていることを祈ります｡
で､ 何ができるかというと､ まあ単純な画像予測なんですけどね｡
このフォルダには､ 空のパイソンファイルと､ このレッスンに添付する3つの画像があります｡
キリンの画像､ ゴジラの画像､ 家の画像を用意しました｡
では､ その画像をどのように使うか見てみましょう｡
図書館です｡
画像Iから､ "S "を使うということです｡
Predictionモジュールで､ 画像予測をインポートすることにします｡
その一部をご紹介します｡
さて､ これらのファイルを取り込みたいので､ OSライブラリの簡単なインポートを行い､ 実行パスを言えるようにします｡
OWSのドットゲット・カレントワーキングディレクトリは､ 私がこれを実行している場所であれば､ どんなディレクトリでも取得します｡
つまり､ 現在の作業ディレクトリというだけです｡
ああ､ このディレクトリを私たちのためにつかんでください｡
それが実行経路になるわけです｡
そして､ 予測画像の予測をインスタンス化することができます｡
と言って輸入しているだけであること｡
イメージとこれは大文字のIであるべきです｡
これをもう少し大きくしてみよう｡
というわけで､ 言ってみることにします｡
インスタンス化するための画像予測｡
そして､ この中では､ さまざまなことができるのです｡
ライブラリに戻ると､ ここでは画像予測オプションを使っています｡
このライブラリは､ オブジェクト検出やビデオオブジェクト検出など､ さまざまなことができることを覚えておいてください｡
でも､ 今は画像予測に興味があるんです｡
そこで､ チュートリアルとガイドに行くと｡
予知を行うために何ができるのか､ ここで具体的に確認することができます｡
では､ とりあえずこれをコピーして､ 一行ずつ何をしているのかを見ていきましょう｡
予測変数があり､ モデルの種類を設定します｡
つまり､ どのモデルを使うかを決めるのです｡
さて､ このライブラリには使用できるモデルがいくつかあり､ これらは本当によく使われるモデルで､ すでに構築されています｡
例えば､ Google Brain Teamには､ Facebook Iの研究をしているこのモデルがあり､ 画像処理用のこのモデルを作成しましたし､
ResnickというMicrosoftによる非常に有名なモデルもあります｡
では､ スクイーズネットを使ってみましょう｡ ご覧の通り､ 他のモデルに比べてサイズがかなり小さいからです｡
それが､ この手のモデルの欠点です｡
重くなることもありますが､ アルゴリズムを小さくすればするほど予測時間は早くなりますが､
精度は落ちます｡
そこで､ レゾナントを使う代わりに､ スクイーズネットを使ってみよう｡
そこで､ これをスクイーズネットに変更します｡
次に､ モデルパスの設定です｡
つまり､ 今回もOSを使って､ 使いたいモデルを探しているわけです｡
実際に使用する場合は､ これらのモデルをダウンロードする必要があります｡
これをクリックすると､ スクイーズネットの小さなダウンロードが表示されます｡
だからまた､ より精度の高いものを､ より多く用意すればいいのです｡
ダウンロードしなければならないデータのバイト数｡
だから､ あなた次第なんです｡
でも､ 絞り網は使うつもりです｡
それで､ 今､ 私はこのファイルを手に入れ､ 動かすことができるようになりました｡
私のプロジェクトフォルダに
では､ デスクトップにしましょう｡
本当に頭のいい人のところに行ってください｡
そして､ ここに差し込む｡
繰り返しますが､ これはバイナリファイルで､ モデルとして使用することができます｡
ファイルのパスや名前をコピーするので､ レゾナンスの代わりに｡
スクイーズネットモデルを使用します｡
そして最後に､ モデルをロードして､ いくつかの予測を行いたいと思います｡
ドキュメントに戻ると､ このコードの一部をコピーすることで予測を立てることができます｡
予測値と確率があることがわかる｡
それは､ そのモデルがどれだけ予測に自信を持っているかということである｡
そして､ 私たちは単純に､ おい､ 画像を予測しろと言っているのです｡
これをもう少し小さくしてみましょう｡
画像を予測し､ テストしたい画像を指定します｡ この例では､ 1ドットのJPEGではなく､
キリンとします｡
では､ 言ってみましょう｡
キリン犬 jpeg.
そして､ 結果を残す｡
5で数える｡
そして､ 最後に4つのループを行います｡
そこで､ 各予測に対して､ 予測と確率をzipで圧縮し､ 必要な出力だけを出力することにします｡
実際にこれがどうなるのか見てみましょう｡
これを保存して､ 私たちの脳を走らせるのです｡
ドットパイです｡
あ､ パイソン3脳ドットパイと言わざるを得ない｡
だから､ ここで実際に答え合わせをするのです｡
しかし､ 今回は遭遇する可能性のあるエラーについてお話したいと思います｡
ここで､ 私のコードにいくつかのエラーが発生するのをご覧ください｡
また､ これは実行するマシンに依存するものです｡
しかし､ これらは私がインストールしたライブラリのバージョンに基づく警告であることがほとんどです｡
繰り返しになりますが､ このビデオをご覧になるタイミングによっては､ 私たちが使っているTensorFlow､
オープンCV､ 画像AIライブラリに基づいて､ これらの警告が表示されるかもしれません｡
あるいは､ インストールしたこのバイナリ（H 5 バイナリ）が実はサポートしていない命令に対応しないCPUの問題まで出てくるかもしれませんね｡
でも､ 結局はここで答えが出ちゃうんですよね｡
これをもう少し大きくしてみよう｡
得ることができます｡
あまりいい印象はないですね｡
28％のようです｡
これはエリマキシギだと思うんです｡
それが何なのかもわからない｡
エリマキシギをグーグルで検索してみよう｡
ああ､ 本当に面白いですね｡
あれを見てください｡
だから､ この画像はこういうものだと思い､ 28％の確信があったのです｡
プレーリーチキンかもしれないと思った｡
それが10％の信頼感です｡
チーター､ ウズラ｡
わかりました｡
だから､ あまりうまくいかなかったんですね｡
その画像は､ ちょっとわかりにくいですね｡
ですから､ 残念ながらそのモデルの精度は十分ではありませんでした｡
でも､ ここでコードが何をやっているかわかりますよね？
このコードでは､ ループさせるときに､ 5つの結果が欲しいと言っています｡
あなたの予測の
そして､ その予測値と確率､ その予測値に対する確信度をつかんでほしいのです｡
また､ squeeze netは必ずしも正確ではないので､ キリンの画像は解りませんでした｡
しかし､ ゴジラはどうでしょう｡
それはまた大変なことですね｡
ゴジラのイメージでやってみよう｡
これを保存してもう一度実行すると､ クリアになります｡
もう一度｡
待っています｡
そして､ そこに行く｡
アメリカンアリゲーター､ 46％の信頼性を持っています｡
ワニに見えますか？
わかりました｡
それはそれで､ 悪くないと思います｡
また､ 18％の信頼度でコモンイグアナを入手｡
よし､ 最後だ｡
家をやろう｡
もし､ ここで家をやるなら｡
セーブしてヒットラン
おい､ 見ろよ｡
58%でボートハウスが手に入る｡
ちなみに､ レゾナントもダウンロードしたところです｡
もう少し精度が高いとされるモデルは､ 100メガバイト程度です｡
だから､ ちょっと時間がかかりましたね｡
でも､ 精度が上がるかどうかは見てみたい｡
そこで､ モデルタイプをレゾナントに変更し､ パスを変更しました｡
今､ 私が持っている新機種｡
わかりました｡
それを開く必要はないから､ それをやってみよう｡
また､ 走りますよ｡
大きなモデルなので､ 以前より少し時間がかかっていますが､ これが教会かボートハウスか､
どちらかだと考えているようです｡
わかりました｡
なんだか教会みたいですね｡
ゴジラのイメージはどうでしょうか？
してみましょう｡
ゴジラ
それを見て､ 彼らがどう思うか｡
わかりました｡
アメリカンアリゲーターであることは超自信があるのか､ やはりイマイチなのか｡
でも､ キリンはどうでしょう？
キリンを見てみよう｡
これに火をつける｡
まいったなぁ｡
これもそんなにすごいことではありません｡
だから､ 見ての通り､ 当たり外れがあるんです｡
これは決して完璧なものではないということです｡
しかし､ 理想的には､ ある種のビジネス成果やポジティブなビジネス成果を導き出すのに十分な有用なモデルを作ることです｡
さて､ 今回はPythonと機械学習で何ができるかを少し紹介しました｡
大企業がすでに構築しているモデルを組み合わせて､ 日々の問題やビジネスの課題を解決するために利用することで､
本当の力を発揮します｡
だからPythonは人気なんでしょう？
それは､ 開発者コミュニティの考え方です｡
Pythonを使うすべての人に､ コミュニティから提供されるライブラリやツールがたくさんあります｡
Pythonが人気なのは､ 私たちの可能性が無限に広がっているからです｡
ご覧いただいたように､ キャリアのチャンスはたくさんありますし､ できるプロジェクトもさまざまです｡
ですから､ このライブラリを探検し､ 他のライブラリも探検し､ Pythonを使ってどのように生活を楽にできるかを見ることをお勧めします｡
次回作でお会いしましょう｡
バイバイ｡