機械学習の勉強の方向性に悩んでいます

Question

tensorflow2を使って機械学習の勉強を始めようとしています。
（C++は10年以上の経験はありますが、5，6年のブランクの後pythonを使い始めてまだ1年程度です）

機械学習で解決したいのは下記の課題です。
・画像ファイルの分類（OKとNGの2つに分けたい）
・画像ファイルの大きさは全て同じ
・学習する十分な量の画像ファイルがない（数10枚ならある）
・任意のタイミングで生成される画像ファイルを追加しながら学習させたい
・発生タイミング１~２４時間に１枚程度
・追加する画像ファイルには正解ラベルをつけられる

言い換えると
数時間に1回生成される画像を機械学習でOK/NGの仮判定をし、１０分程度後に正確な判定がわかるので、その画像を追加再学習させて次の判定に生かす流れを作りたい。
（機械学習としては仮の判定は意味の無いものだと思うので任意のタイミングで発生する画像ファイルで正解ラベルを付けて追加再学習ができればよいということになります）

このような課題で勉強を始めようとしたのですが、どこから手を付ければよいかわからない状態です。
基本は教師あり学習だと思っていますが、逐次発生する画像で再学習しながら進めるには下記のキーワードになるのかと思いますが、それが正しいかがわかりません。
・転移学習
・ファインチューニング

転移学習は事前に学習データがあることが前提なので、この場合は違うようにも思います。

初心者にありがちな始める手前で悩んでいる状況です。
何かアドバイスをいただければ助かります。

Comments

[toast-uz]

勉強の方向性で悩んでいるのであれば、今までの勉強の経過を厚く述べて新たに取り組みたい課題は簡単に説明されたほうがコメントがつきやすくなると思います。
逆に、新たな課題の解決方針を知りたいのであれば、「勉強の方向性」といった表題内容にするのでなく、もっとそうはっきりと書いたほうがよいです。ただし、ご自分で調べた話をさらに詳しく書かないと、丸投げ質問になってしまいますので、ご注意ください。

[yoKyoto]

初めての質問で聞き方が悪かったかもしれません。
ただ、膨大な情報の中で何も見えなくなっていたのも事実です。
今後もよろしくお願いします。

[toast-uz]

いえ、別に非難しているわけではなく、質問文の修正をオススメしているだけです。なので、修正されるのであれば質問文を修正いただき、修正する予定が無いのであれば、そう答えていただければと思います。

[yoKyoto]

回答いただいたヒントでかなり前進できたと思っており、その旨をコメントしたところです。
ありがとうございました。

Answer 1

初心者にありがちな始める手前で悩んでいる状況です。
何かアドバイスをいただければ助かります

ご自身で気づいてらっしゃるならばすぐ実施すれば良いと思いますが。

tensorflow2を使って機械学習の勉強を始めようとしています。
（C++は10年以上の経験はありますが、5，6年のブランクの後pythonを使い始めてまだ1年程度です）

ということは画像認識を一度も実施したことがないのですよね。
であれば明らかに

tensorflowでの画像認識の初歩的なチュートリアルをたくさん
入門書籍で画像認識関連をたくさん

やるところからでしょう（本当はtensorflowや画像認識の前にPythonで数値・カテゴリデータでの判別・回帰等を実施し足腰を鍛えたほうがよいと思いますが、まぁあとからでもよいでしょう）。

これなしに転移学習もファインチューニングもありません。
キャッチボールもやる前からダブルプレー、リフティング0回でフェイント
のことを考えても意味がありません。

条件の詳細を伺わないとわかりませんが
転移学習やファインチューニングというよりも
オンライン学習
という範疇かと思います。

ただ、オンライン学習ってなんだろうって悩みだして何も手を付けないのはだめですよ。

Comments

[yoKyoto]

アドバイスありがとうございます。
できるだけ早く目的に到達したいと焦りがありました。

いただいたヒントでかなり前進できました。今からトレーニング開始です。
また、壁にぶつかることもあるかと思いますが、ちゃんとした質問ができるようにしますので、今後もよろしくお願いします。