Q&A
ど素人からの問いで恐縮ですが，"MNIST" とは何を指す語でしょうか？
（ググるとそういう名前のデータセットが存在することはわかるのですが）
前提
現在、所属企業にて、手書き数字2桁をAIで認識する手法を作っています。
この手法は、もし(ある程度の認識率をもって)確立できたとしたら、技術的にはどの程度優れていると言えるのでしょうか。
ちょっと珍しい試み程度？
或いはそこらじゅうにありふれたレベル？
作成中のアルゴリズムの性能
・2桁数字認識率…画像18枚に対し14枚(まだ制作の途中であり、大量の枚数で試せていない。確かなことは言えないが、アルゴリズムのパラメータ調整によっては、まだ認識率が上がりそう)
・認識できる条件…認識対象の画像内には、数字を書くための長方形・空白の欄があり、2桁数字の位置は欄の中ならどこでも良い。
・アピールポイント(と自分で思い込んでいること)
1.数字と欄を切り離す前処理を作成した。数字が欄の下枠と被っていても識別可能。
2.更に、数字を1桁ずつに切り離す前処理を作成した。(これは輪郭取得に少し工夫をすればできる)
3.2桁以下の数字に対して使用可能。つまり1桁にも使用可能。
補足情報
2桁以上のMNISTは、ネットでいくら検索してもヒットがありませんでした。(1桁ずつ、別の枠の中に書いていくというものがあるくらい？)
その場のノリで『よっしゃ！1桁行けるなら2桁も行けるやろ！』と上司に啖呵切りましたが、MNISTに1桁ずつ読み込ませるための前処理に悪戦苦闘しました。
自分は、これを作るまで、機械学習はおろかpythonにすら全く触ったことが無く、いざ手法が完成しそう、という段階を前に、『これって本当にできるんだろうか。できたらからってどうなんだ？』と不安です。
どなたでもご自由に回答頂けたらありがたいです。
未クローズですが、まだ回答を求められていますでしょうか？
回答1件
0
そこらじゅうにありふれたレベル、だと思います。
"手書きOCR"と、""付きでググると、検索結果が多数出てきます。枠なしのも含め。
PythonのOCRライブラリとGoogle Cloud Vision APIとで比較した結果などもレポートされています。後者ではばっちり読み取れています。
Pythonで画像の手書き数字を認識(OCR / Google Cloud Vision API)
投稿2020/10/26 13:30
総合スコア3266
回答のほど、ありがとうございました。正直言って、とても悔しくて、ずっとGoogle Cloud Visionについて調べてしまいました。
確かに手書き数字もバッチリ読み取れるようです。
が、一点。
やはり、というか、状況によっては、満足に機能しないケースも多少報告があるようですね。
https://stackoverrun.com/ja/q/10892649
https://www.ruimo.com/fromId?fromId=771
特に、2番目のURLで、文字が擦れる場合については、MNISTは十分カバーしてくれます。
Google Cloud Visionその他の高性能OCRが有料である点、そうであっても認識率は完璧とは行かない点、それらは数字に絞って文字認識をする機能は無い点、加えて初心者でも2週間程度で本2桁MNISTを製作できた点からすると、『技術的にはありふれてはいるけど、作って損はなかった。なにより、数字認識に特化している部分がある(かも?)』と言えなくもないようです。
何にせよ、教えてくださりありがとうございました。まだまだ不勉強のようです。
> なにより、数字認識に特化している部分がある(かも?)』と言えなくもないようです。
Googleと同じように数字以外の如何なる文字がインプットにあっても、少なくとも数字ではないという判断は出来ているのでしょうか？
> 機械学習はおろかpythonにすら全く触ったことが無く、
コメントついでで。
これ自分も同じ感じでしたが簡単なものなら簡単に実装できるので、その経験を元に精度高いもの自分で作るぐらいなら外部サービス使った方がいいわって判断出来るようになれたのがメリットというかアピールポイントですね。
機械学習自体をアピールするなら何かしらのドメインに特化技術で無いとGoogleやIBMに100%負けるので全くの無意味だという事も理解できる。
これも参考まで
https://togetter.com/li/1319443
https://www.slideshare.net/BrainPad/ss-131876455
機械学習システム構築のための検討手順
1. やりたいことに機械学習は本当に必要か
2. 既存の訓練済APIで実現できないか
3. 既存の訓練必要なAPIで実現できないか
4. 既存の訓練済モデルで実現できないか
5. 独自のデータを使ってモデルを訓練する
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