- 2021年3月28日
こんにちは。ユニフェイス１年生の江崎です。
次回からは２年生になってると思います。江崎の次回作にご期待ください。
早速ですが、今日の記事は表題の通りに機械学習って物にゆるーく触れてみようと思いますが、まずは機械学習という物について軽く触れていきます。
機械学習ってなあに？
AIとは違うの？って人も多いと思います。
AIは特定範囲の技術を指す言葉であって、機械学習はAI（人工知能）の中の一部という認識のよう。
ちなみに図で表すとこんな感じ。
機械学習は人間が決めたルールに沿って覚えていく。
ディープラーニング（深層学習とも）はルールも自分で作っていくので、
結果に不満がなければ解釈すら教える必要がないね。
ところで、ここで言っている「ルール」は、正しくは「モデル」と呼ぶんだそう。
（アルゴリズムと言った方が分かりやすい？）
このモデルがAIの判断要素だったり、AIの知識と言える物で、
用途に向けたモデルを構築する人を「モデラー」と呼ぶらしい。
学習させてみる
今日はとっても簡単に機械学習が体験できる「Lobe」を使ってみるよ。
Microsoftが関わってるというのに無料なので、良かったら試してみて欲しい。
今回はありがちな犬と猫を判別させてみる事にする。時短だね。
いや、無難だね。
まずは公式ページからLobeをダウンロードしてインストール。
学習素材を用意する
犬と猫の画像をそれなりに用意します。（10～20枚くらいは用意しましょう）
わざと判別しにくそうな画像もちょっと用意した。
犬画像の方がちょっと多いのは、ぼくが犬派だからです。
タグ付けして画像をAIに学ばせる
機械学習なので「これはこう」とAIに教え込みます。
ここで間違えた事を教えると後に響いてくるので、正しく教えてあげましょう。
一切の基礎知識が無いAIは嘘が嘘だと分からない。
犬なのか、猫なのか
「Use」タブから試せるようなので、レッツトライ。
自ら教育したAIに問いかけてみよう！（わくわくする）
さあ犬と猫、どっち？
ちゃんと理解してるうー！やるやん！！
（回答が合ってたらチェックボタンを押してあげてね）
ちょっと難易度を上げてみましょう。
フック犬もご理解いただける柔軟さ。
うちの子、結構賢いんじゃない？？
犬と猫を見分けるだけの機械の割に、愛着が湧いてくるから不思議。
使い道あるのかな
正直なところ、犬と猫を見分けるだけの機械に需要が生まれる程、世の中は甘く無いです。
その他、自分があったら便利だな、と思う物をまとめてみました。
食品
食べられるトマト（新鮮）と、食べられないトマト（腐ってる）の判別をしてみた。細かい傷や腐敗は判別が難しいかもしれないけど、切り取れちゃうレベルだと割り切ってしまえば十分だと思う。個人利用ならきっとそう。
モデルによっては作物の病気とかも分かっちゃうと思う。
撮影画像から特徴を調べて索引してくれる百科事典みたいな使い方は用途が多そう。
半農プログラマを自称してるし、自分で作ろうかな…。
製造
ネジ止めの目視確認について。
「ネジ止めされている/ネジ止めされていない/そもそもネジが無い」の判断が付くと忘れっぽい自分にはとてもありがたい。
機械は嘘吐かない。
最後に
使い方や考え方次第で「あったらいいな」はLobeでもいっぱい作れる。
ちなみに静止画だけじゃなくて動画にも対応してる。
Lobeで作成したモデルはエクスポートが可能なので、作成したモデルを他アプリケーションに用いる事も出来てしまう。
現役プログラマの方々もこういった興味を形にする為にプログラミングを覚え始めたって人は多いと思います。PCでゲームしたかったから、とか。
用途に合わせたモデルを販売、購入して携帯デバイスから日常的に使う日が来るといいな。
ぼくは忘れものが多いから。