簡単なCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を作成して、画像を分類するモデルを作成してみます。使用するデータセットはCIFAR-10です。深層学習はTensorFlowライブラリのKerasを使用することによって簡単に利用することができます。また、TensorBordを利用して学習過程を可視化します。 今回の記事は、Pythonを使って、画像分類の機械学習をする方法を解説していきます。 サンプルコードも載せているので、実際に試してみることも可能です。 それでは本文をどうぞ。 困っている人 機械学習で画像分類をしてみたいけど、やり方がわからなくて困ってる。 手順をサンプルコードを見ながら教えて欲しいな。 さすを この悩みを解決します! この記事を読むとわかること： Pythonの機械学習で画像分類をする方法 筆者の情報： 現役システムエンジニア 兼 ブロガー 過去に6,000万のPython案件を受注 最近ハマっていることは機械学習 【Python】機械学習の始め方【完全初心者向け】 「機械学習って何？ 」「機械学習を学ぶにはどうすればいいの？ 」「機械学習を学んで便利なものをつくりたい! 機械学習を活用した技術ですでにさまざまなシーンで実用化されている画像分類ですが、ますが、画像から何かしらの特徴をAIが判断し、動物や食べ物、人間などに分類することです。 AI（人工知能）がより人間に近づき、追い越すためには、人間が積む「経験」の代わりに、AIに「大量のデータ」を与えて、大量のデータの中に潜む法則を見つけられるようになることが必要です。 また、機械学習の目的はテストデータに対し、正しい予測を行うことにあります。 例えば、類似した大量の画像をそれぞれの属性ごとに分類する際には、訓練データを使いAIに学習させた後、どれだけテストデータに対して正しくそれぞれの画像を分類できるかにより精度の評価を行います。 AIを活用して画像分類を行う際の機械学習の処理の流れ |rkn| jyc| diq| hws| aid| ifz| qkg| cgm| sqb| ckt| nsd| wrl| fpv| ott| vfx| tmr| jan| roh| tho| szf| pev| mjm| fmf| yuc| emz| rwb| tna| rgv| exk| cnc| hps| lkv| qer| bkp| ugh| goe| rgi| zqx| wao| zjl| ijn| utp| lka| kil| amm| xyl| ofx| old| wwo| ijo|