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機械学習は学習するのにどれぐらいのデータが必要?

今日は大荒れ☔との事です、おはようございます。

8月の半ばにとある事情で機械学習で人の顔かどうかを判別させるモデルをTensorFlowで作ってみたのですが、結果、学習のデータが少なかったのが原因なのか分からないけども・・・。人工無能と言いたくなるほど無能な機械学習が出来上がりました。犬の画像を見せてもこれは人ですと判定してくれるので正直、ホントげんなりでした。

画像分類の作り方は簡単です、学習したいディレクトリとテスト用のディレクトリを作り、それぞれの階層に分類ディレクトリを設置し、その中に学習の画像データとテスト用の画像データを入れてサンプルコードをちょちょっと修正してテンソル(Pythonを実行)で学習してもらうだけです。

画像分類器を作る(機械学習ゼーロからヒーローへ – 第4部)
画像分類器を作る(機械学習ゼーロからヒーローへ – 第4部)

尚、自分のテストデータは100枚ほどしかなかったので、全然駄目な結果になりましたが3000枚以上の画像データがあればちゃんとした判別が出来たのかも知れません。

スマホの顔認証は動画データを画像データー変換して学習させているのでしょうね。そうすれば数千枚の画像は生成出来ると思います。

例えばopencv-pythonなんかで画像変換するのが良さそうですよ。

pip install opencv-python



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