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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？

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）

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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IOTはじわじわくる。

2016.09.30

Logging

IOTとはモノをインターネットに繋げていろいろなサービスを提供する技術のことかな(´∀｀)。
その技術がいま、じわじわ来ている。
流行するというよりはじわじわ来ているという感覚がある。
こういうのって定着するですよね。
じわじわ型はいつの間にか、そこにあったりという感じになりやすいなと。
ちなみに、人工知能はどちらかと言えば流行しているっていう感じ、人工無能が第一ブームだとすると、いまの人工知能は第二のブームだと思っています。いまの人工知能は機械学習型なので同じことを繰り返すことに関しては、人より効率が良いですね。そういう作業は人工知能に任せたら良いということでYahooJapanなんかはそういう体制になっていくようです。
ちなみににヤフーは人工知能に仕事を奪われて週三日勤務になるみたいです（導入検討）。
これで給料減らなかったら羨ましいですね( ﾟдﾟ )…。
こういう働き方が浸透していけば副業ビジネスをしないと食べていけないケースが出てきそうです。
政治も働き方改革とか打ち出してるし・・・。
どうなっていくことやら・・・。ということで?IOTはじわじわ来るでした。

追記2021：
lOTも人工知能も進化してきていますね、loTに関してはコロナ禍もあり、導入する企業も増えてきそうです。

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