Q&A
すごく雑にした回答なので、それでどう解決したのかフィードバックいただきたく。
https://teratail.com/help/question-tips#questionTips4-2
クラウドサービスを使って画像を認識させて、例えば住宅の写真だったらラベルごとに窓65％、光75％、、、といった感じで数字を出したのですが、
自分で人工知能に画像を学習させて、ラベルごとに数字を算出させる場合は自分でどの部分がどの割合だと細かく指定して学習させてあげないといけないのでしょうか。
それとも人工知能の学習自体に勝手に読み取る機能のようなものがついているのでしょうか。
パラメータの設定をしてあげる必要があるみたいですね。
パラメータ？？
自身がやることなのに「みたい」と他人事なのがよくわかりません。
あとコメントは回答へ。
他人事のつもりはないです。
回答の件は了解いたしました
なにをもってそう結論づけたのかが他人である私にもわからないので、わかるように書いてくださいね
まだ新米なので利用方法がはっきりしていないのですが、締め切りたい時刻までに明確なベストアンサーが来ない場合はどのように対処したらよいのでしょうか。
私の対応にご不満があるようなのですが、もう少し詳しくご指摘願えますか。改めるときの参考にしたいと思います。
やりたいことは画像を投げたら、予め定義されたラベルの中から犬が70%、猫が30%みたいな結果が出てくるクラス分類ですか？
そうです
タグは今からでも修正されたほうが。
タグ修正しました。
ちなみにタグをつけると問題があるのですか。全く関係なかったら問題かもしれませんが。
修正反映されてないようです。
タグは１つ以上つける必要があります。関連性のない、薄いタグがつけられても回答者や、参考記事として見る人のノイズになるので関連性の高いものをきちんとつける必要があります。
今回は想定する言語がないのであれば雑につけるより「機械学習」だけで十分かと思います。
現在付いてる言語をしている人すべてが機械学習に手を付けているわけではないですから。
そのあたり「質問するときのヒント」も参照してください。
今回「機械学習」がないことで知見ある人の回答が得られにくかった可能性は否めません。適切につけていたらもっと早く得られたかもしれない。
私は今回Myタグに「Java」があったのでこの質問を見ることになりました。「機械学習」だったら見てません。
私に小言を言われることもなく、変な勘違いで言い争いや低評価をうけることなく、スッキリ解決できてたかもしれませんね。
タグ付はむしろタイトルや内容より先に見る人を絞れる機能なので慎重につけるべきものです。
雑につけたらノイズとして無視されるか指摘されるだけです。
そうなのですね。ご指摘ありがとうございます。
タグ全部外していました。もう一度修正してみます
機械学習ありましたので、そちらのみタグ付けしました。
以降注意致します。
タグは質問から直接見るより「タグ一覧」から探したほうがいいかもしれません。質問のタグのところは確か前方一致でしか出てくれないので、全体がわかりづらく、タグ付間違いを引き起こしやすいです。
知識が浅いもので適切なタグ付けが出来てないですね。
ちゃんと質問に合ったタグ付けができるように精進します。
ただ素人も質問できるスペースではあるので分からずとも質問するかもしれません。ミスもあるかと思います。その都度訂正するようにしたいと思います。
なるほど。分かりました。
参考に致します。
回答2件
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ベストアンサー
ラベルごとに数字を算出させる場合は自分でどの部分がどの割合だと細かく指定して学習させてあげないといけないのでしょうか。
クラス分類なら、予め分類先のラベル (例: 犬、猫、うさぎ) など定義しておいて、対象の画像を集めて、その画像がどれなのかというラベル付けは人手で必要です。クラウドサービスなら GUI 上でできるようになっているはずです。
画像のどの部分に着目すれば、正しく分類できるのかはモデルが自動で判断するので不要です。
クラス分類なら大抵の Auto ML 系のサービス (例: Google の Vision API) で提供されており、使い方はサービスごとに違うので、まずはどのクラウドサービスを使うのかを決めたほうがよいかと思います。
Google Cloud PlatformのAutoML Visionを使ってお手軽に猫の種類を分類する機械学習のモデルを作る | DevelopersIO
投稿2021/02/10 01:32
総合スコア21956
クラウドサービスはVision APIを利用しています。画像の認証はそちらでもできるのですが、
何をどう学習させた結果その数字が出てきたのかが分からないため、自分で学習させるとこういう結果になると比較させる資料を作りたいと思っています。
一致率の数字を出すのもモデルが自動で認識してくれるのでしょうか。
> 一致率の数字を出すのもモデルが自動で認識してくれるのでしょうか
はい
クラウドサービスを使っても、ディープラーニングのライブラリを使ってモデルを実装して学習しても得られる結果は同じです。
最終的なスコアは入力に対して、膨大な数値計算を行った結果です。
なにを持って、犬65%と判断したのかはブラックボックスなので、それ以上の情報は得られません。
GradCam のような画像のどのあたりにモデルが反応したのかを人間にわかりやすい形で可視化する技術なども研究されてはいますが、いずれにしても「モデルが犬65%となのを持って判断したのか」はブラックボックスです。
なるほど。分かりました。
詳しく説明して下さり有難うございました
0
基本的には教師データの量と適切なタグ付がこの手の機能の精度を決めます。
なので、「そのように学習するように指示する（指示を聞くような機能を実装する）」ことになるのではないでしょうか。
投稿2021/02/09 06:09
総合スコア80859
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