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TensorFlowを使って画像認識する技術の難易度

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renren643

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マヨネーズで有名なキューピーが、不良品のダイスポテト(色が変色している、形が不自然など)をベルトコンベアーから取り除く作業をTensorFlowを使ってAI化したとありました。(記事はこちら

内容としては、良品を18000枚ほど学習させ、AIが良品を判断するということらしいのですが、その技術はすでに人間の検知能力を超えているそうです。

この技術開発に2ヶ月ほどかかったらしいのですが、これってそんなに難しい技術なのでしょうか?
少なくともこういった画像を認識する能力はTensorFlowを使えば、我々一般人でも検知する開発できるレベルなのでしょうか?

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回答 2

+3

キューピーは最近機械学習の活用で有名ですね。
いまいちどのようなことを知りたいのかを掴めないのですが、言葉尻を掴んで答えてみます。

この技術開発に2ヶ月ほどかかった

技術開発なのでいろいろ失敗した苦労を私たちは知らされていません。
最初は人参でやろうとしたけどうまくいなかったが、ジャガイモでたまたま試してみたらうまく行ったからそれを報告した、という可能性もあります。

良品を18000枚ほど

教師あり学習は学習データが特に重要と言われています。
良いデータセットを準備するのに時間がかかった可能性も高いです。
まさか人間の研修用に2万近くの画像を蓄えてあったとは考え難いです。

人間の検知能力を超えている

人間の検知能力との比較はいろいろなところで使われますが、ある制限のもとである程度の人数の平均値との比較になります。
検知にかかる時間を1秒にすれば人間の検知能力は落ち、機械の検知能力はチューニングすることで維持することが可能です。作業時間を増やしても人間は疲れるので精度が落ちます。
そもそもなにが良いのかを人間が最終評価している時点で、人間に検知できないことはないので。機械がすごいというよりもミスっても許してね、というアピールです。
ただの数字なので直感に反することはあり得ます。人間ならたまに間違えるところは間違えないのに、人間なら絶対に間違えなかったところを間違えてしまうことはあり得ます。

我々一般人でも検知する開発できるレベルなのか

できなくはないというのが現実です。
ツールは全てあるので。
実際にやってのけた方はいらっしゃいます。
希望を持って取り組まれると良いと思われますが、個人のアイデア次第な気がします。
https://qiita.com/yu4u/items/4a35b47d5cab8463a4cb
https://qiita.com/jiny2001/items/a33693d8b2455059f457
ただ、実際に良いものを作る人はもはや一般人を超越していますし、ネット上の大抵のブログ等々はチュートリアルレベルを超えないのも現実です。

みんな日本語使えますが、文豪になれるかはセンス次第ということでしょう。

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小池さんという元エンジニアのキュウリ農家の方は個人でtensorflowを使ってキュウリのランク判別をされています。そういう意味では個人でも実用レベルのものを作成することは可能です。
この方も教師用データは7000枚とか用意されてたと思います。
小池さんのブログ

この方からお話を聞いたことがありますが完全に独学でゼロから数か月で作成されてたかと思います。
私も個人的にchainerを利用してCNNを組んで異常検知の開発を行ったことはありますが、OSSを使うのであればプログラムとしてはそこまでの難しさはありませんでした。
どちらかというと何を使って学習させるのか、ハイパーパラメータをどうするのか、どうやって検知するのかなどのアイデアの部分が重要だと思います。

お答えになっているかどうかわかりませんが参考になれば幸いです。

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