3.ディープラーニングとは?

画像の認識(機械学習)実践

[画像の認識]のSTEP(実践)をクリックすると、次の画面が表示されます。

[説明]

[人物]ラジオボタンは28×28ドットの画像が教師され、納められています。

[28]ラジオボタンを選択すると、28ドットでの機械学習を行います。15ドットや20ドットとの共存もできますが、わかりにくいので次のように整理されています。

 

[人物] ・・・ 28ドットの皮膚(教師あり)

[文字] ・・・ ひらがな(教師なし)

[部品] ・・・ 15ドットのビス(教師あり)

 

「ファイル名」をクリックすると、表は黄色のリバースに代わり、上部の資格の枠に選択された画像が表示されます。右側(真ん中の四角)は「縮小ドット数」で縮小された画像です。一番右の四角の枠は想起のための画像が表示されます。

学習一連の流れ

学習させたい画像の準備し任意のフォルダ(ディレクトリ)に保存

一覧を呼び出し画像の選択

画像の範囲を指定

教師番号、名前を指定記入

学習させ重みを保存

 

想起一連の流れ(2パターン)

Aパターン(既存)

学習させた時に生成された画像を一覧から呼び出し選択

想起

 

Bパターン(新規)

任意で比較させたい画像との想起

画像を一覧から呼び出し

画像の範囲を指定

想起

 

事前準備

自分のPCの「ローカルディスク(C:)」→「data」の中に「Source」と言う名前のディレクトリ(フォルダー)を作成します。(下記の画像参照)

先ほど作った「Source」の中に自分の学習させたい画像(*1)を保存する。

(*1…画像の縦横の比率を同じにする)

 

上記と同じく「ローカルディスク(C:)」→「data」の中に「pdf」と言う名前のディレクトリ(フォルダー)を作成します。(下記の画像参照)

先ほど作った「pdf」の中に「EX03-01.pdf」と「EX06-01.pdf」を入れておく


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