機械学習は学習するのにどれぐらいのデータが必要?

2022.09.06

Logging

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

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

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ヒーロー

2018.10.28

Logging

ウルフルズ『ヒーロー』

著者名  @taoka_toshiaki

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ヒーロー, 体調,

ペンギンとは鳥。鳥なのに飛べない。

2016.03.13

Logging


ペンギンとは鳥なのだ。鳥なのに飛べない。
その変わり泳ぐことを覚えた鳥。
そんなペンギンが自分は好きです。
地上では歩くのも遅いし飛ぶことも出来ないのに
海の中に入ってしまえば、猛スピードで
移動することが出来るんです。
こんな人っていますよね。
とろくてドジなのに、これだけは
誰にも負けないっていうモノを持っている人。
東京で働いていた時、ひとりのプログラマーさんが
そうでした。しゃべりも全然、滑舌も良くないだけど
優秀なプログラマーさんがいました。
皆んなに茶化されていたけど
逆に言えば皆んなのムードメーカー的な存在で
すごく場の雰囲気がよくなっているのが
分かりました。
「完璧ですよ??」が口ぐせでした。
あのひとが言うと面白いですよ、ほんとに。
ちなみにのび太君の誰にも負けないは
早撃ちです。これって日本では
全然、役に立たない特技ですけどね。
映画の中ではたまにのび太くんは
ヒーローになってましたね。
自分は思うですよね、この頃、みんな自分のことだけで
精一杯で人を許さない人が増えてきているように
思えるです。もっと寛容になれば
見え方が変わるかもしれないなと・・・・。
 

著者名  @taoka_toshiaki

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映画、HEROを観てきましたので感想なんかを。#HERO #映画レビュー

2015.07.18

Logging


HERO(ヒーロー)を観てきましたので感想なんかを残しときます。まず、映画HEROシリーズが好きな方は問題なしだけど全然興味が無いひとが観ると50%の確率で合わないと思う方がいることも確かだと思います。今回、はじめて映画館でHEROを観たのですけど何というか、この映画、映画館でと言うよりは自宅で観たい映画だなと思いました。みんな、映画館で結構笑ったりしているたのですけど・・。みんなと共感するトコロが若干違うので笑いのツボは基本的にスルーが多かった感じです。この映画で一番、共感できるのは木村拓哉さんが演じる久利生 公平(くりゅう・こうへい)が好きだからなんです。あと、映画もドラマも見ているとじわじわクル良さがあります。後半にかけて良さが強くなるんです、映画もドラマも。映画化される前、このドラマが好視聴率を支えたのも、なんだか身近にいそうな濃いキャラクターが久利生 公平の支えていて、そして皆んな切磋琢磨している所なんだと思います。なんで、はじめてHEROを観に行こうと考えている方は映画館に足を運ぶまえにドラマを一度見てから、その背景やキャラクターを理解して観に行った方が楽しめるかと思います。
 
 
 
 

著者名  @taoka_toshiaki

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