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Gさんが提供するVertex AI VisionAIを使用してみて。

2023.04.04

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おはようございます。Vision AIで画像解析の精度を試しみた結果、これで良いかなと思い始めています。これを使用して「釣ったー」という釣り画像をシェアするサイトを作ろうかなって思っています。問題だったのが魚が写っている写真なのかを判別することが問題になっていました。当初はtensorflowで提供されている学習済みのモデルを使用したJSライブラリを使用して画像の判別しようと思っていたのですが、これ少し難がありモデルの精度がいまいちな所があります。

サービス提供する側としては、あまり変な画像をUPされるとその対応に時間を費やさないといけないので、そこは避けたい所があります。文章での誹謗中傷は現在、誹謗中傷に特化したデータを自分がもっているので、その方法を使用することである程度、投稿の判別は可能になっていましたが、前文で書いた通り画像の判別は難です。

今から魚のデータセットを取り入れたとしても、学習させるPCが存在しない。いつも使用しているPCでは、学習させることは可能だけどさて、どのぐらい時間を費やさないといけないのかなどの問題があるので断念。旧PCはあるにはあるのだけど機械学習させるスペックではないので断念した。

そのため機械学習モデル済みのモデルが必要になった。モデルを探すより、学習済みのAPIを使うのが手っ取り早いと思ったので、AWS、Azure、GCPという候補の中でざっくり考えた結果。

GCPに軍配が上がって、試してみた結果。良好だったのでそちらを使用することにした。

尚、VisualAPIを使用するにあたって参考にしたサイト。環境変数などの設定などは如何なものかと思ったのでそこは参考にしていない🙄。

・https://www.asobou.co.jp/blog/web/vision-api

・https://packagist.org/packages/google/cloud-vision

注意事項として画像をひとつ添付する。左の項目最下のマーケットプライスの中にVertex AI VisionAIが組み込まれているので、それを有効にすること。後は上記のリンクを参考にすると上手く出来ると思います。

タグ

AI VisionAI, API, AWS, Azure, GCP, JSライブラリ, tensorflow, Vertex, VisualAPI, スペック, マーケットプライス, 側, 判別, 前文, 断念, 環境変数, 精度, 誹謗中傷, 軍配, 難,

ポッドキャストの良さに気づく。 #Podcast #時間短

2022.10.24

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おはようございます🌅。本日、ワクチン接種してきます💉💉💉💉。

さて、今になってポッドキャストの良さに気づいてしまいました。動画よりも効率的に情報収集ができます。ながら聞きが出来るので良い。ラジオと違ってダウンロードして聞くことが出来ます。また、ラジオと違うところは自分の聴きたい人、聴きたいジャンルを聞くことが出来ます。

尚、結構ポッドキャストでは無料で色々なジャンルの方が発信してたりしています。お試しじゃなくて全部、無料で話が聞けたりして凄くお得感があります。

ポッドキャストにはグーグルポッドキャストやApplePodcastなど色々なポッドキャストが存在しますが、前文で記載したポッドキャストを覚えておけば事足りると思います。また、ポッドキャストのようなWEBサービスでボイシーという物もあります。こちらのサービスは有名人もいるので良いじゃないかな。

自分もいつまで聞くかは分かりませんが、今は聴いていて飽きないですね。

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