はじめてのTensorFlow入門

第３回　AIで写真を分類しよう ～ 全体の流れ

おさらい

前回の「第２回　AIプログラミングを始める準備をしよう」では

• 「グーグル・コラボラトリー」は無料で使えるAIプログラミング学習環境である
• 「グーグル・コラボラトリー」にログインしてPythonプログラムを動かしてみよう

今回は、これからプログラミングしていく内容とその全体の流れについてです。

AIで写真を分類する

最初のAIプログラミングとして、写真を分類するAIを作ってみたいと思います。

具体的には、
洋服の写真を読み込む
↓
それがTシャツなのか、ズボンなのか、スニーカーなのか…洋服の種類をAIが判断する
というものです。

おおまかな手順

では、実際何から手をつければよいのでしょう？
おおまかな手順としては

1. AIの学習に使用するデータを準備する
2. AIの学習の条件を決める
3. データを使ってAIに学習させる
4. 学習したあとのAIの動作を確認する
5. 最適な結果が出るまで、２～３を繰り返す
6. 学習の終わったAIを利用する

という流れでAIを開発していきます。

ひとつずつ、手順の概要を見てみましょう。

データを準備する

まずはAIを学習させるために必要なデータを準備します。 今回の場合だと、たくさんの洋服の画像ですね。

そして、集めたデータを「訓練用」と「テスト用」に分けます。

このデータの分け方を私たち人間で例えると、 「訓練用データ」は教科書に載っている練習問題、 「テスト用データ」は試験問題といった感じです。

学習の条件を決める

AIにデータを学習させる前に、学習のしかたを決めてあげます。

この決められた方法に従って、AIはデータを学習します。

学習用のデータを使ってコンピューターに学習させる

次に「訓練用データ」をAIに読み込ませ、学習させます。

人間でいうと、がりがり練習問題を解いていきながら勉強していく感じですね。

テスト用のデータで学習した結果を確認する

学習が終わったら、「テスト用データ」で学習結果のチェックをします。

人間でいうと、試験問題を解いて勉強の成果を確認する感じですね。

最適な結果が出るまで、２～４を繰り返す

テスト結果があまり望ましいものでない場合は、もう一度 学習の条件を決めるところからやり直します。

これを最適な学習結果が出るまで繰り返します。

学習した結果を実際に利用する

最適な学習をすることができたら、学習の終わったAIを実際に使っていきます。

人間で言うと、学校で勉強した覚えたことを実際の生活に生かす感じですね。