ディープラーニングでスガシカオを判別してみた
Googleの機械学習/ディープラーニングライブラリ、TensorFlowを使ってみた。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で画像判別を行う。
CNNの説明は解説サイトを何個か覗いたが、この動画が分かりやすかった。
インストールも簡単。
中に入っているサンプルで、MNIST（0-9までの手書き数字を判別するやつ）もすぐ動かせる。（解説サイトはたくさんあるので割愛します）
自分で用意したデータセットを使うには少し手を加えないといけないようで、この辺から色々苦戦しだした。
（中略）
とりあえず少量の画像で動作するところまで確認。
例えば↓は200回試行で正答率25%という結果。
MNISTもサンプル数70,000のようだし、スクレイピングですいすい取ってこれる題材でないとキツイ。というわけで別ネタで再挑戦しようと思います。
というか画像判別を使って作りたいモノがあるわけでもないので、TensorFlowで他に何が出来るかを調べる方向で行こう。
とりあえずダッシュボードがかっこいい。
あ、正月終わった…
