サル画像分類器 - 初めてのAIニューラルネットワーク

テーブル目次：

1. 導入
2. ニューラルネットワークの構築準備
3. データセットの作成
4. 画像の前処理
5. モデルのアーキテクチャの定義
6. モデルのトレーニング
7. 結果と改善ポイント
8. まとめ
9. FAQ

イントロダクション

🤖 ニューラルネットワークを構築するための準備 このビデオでは、初めてAIとニューラルネットワークを構築します。具体的には、エイプ画像分類器を作ります。構築するためには、アイデルジュピターノートブックとカグルから取得した画像を使用します。リンクは以下の説明にあります。ただし、始める前に、ニューラルネットワークの概要を見てみましょう。

1. コンボリューション層の適用
2. マルチレイヤーパーセプトロンネットワークへのフィルターの導入
3. クラスの分類

データセットの作成

📁 データセット作成の手順 データセットを作成するために、まずは画像に対応するクラスを割り当てる関数を作成します。次に、データをシャッフルして過学習を防ぐために分割します。Pythonリストに変換しておく必要があります。その後、画像の前処理関数を定義し、データのリシェイプ、正規化、拡張を行います。データの拡張には、ランダムなジッタリング法を使用します。その後、画像をロードし、変換を適用してデータセットを作成します。

モデルのアーキテクチャの定義

🏗️ モデルの構築 KerasとKeras.layersをインポートし、カスタムクラスを作成します。これらのクラスは、繰り返し同じレイヤーや操作を行うためのブロックのようなもので、コードを簡潔に保ちます。畳み込み層と密結合層の間には、データを2次元または3次元から1次元に変換する必要があります。モデルを定義し、オプティマイザーと損失関数を指定してコンパイルします。

モデルのトレーニング

🚀 モデルのトレーニング モデルをトレーニングするために、トレーニングデータセットを指定したエポック数だけ繰り返し学習させます。トレーニング結果を見て改善するために、異なるパラメータを試してみます。ジッタリングの確率やバッチサイズ、カーネルサイズ、ネットワークのノード数などを調整します。

結果と改善ポイント

✅ トレーニング結果と改善点 トレーニング結果を見て、トレーニングセットとバリデーションセットの精度を評価します。今回のモデルではまずまずの結果が得られましたが、改善の余地があります。具体的には、学習とバリデーションの精度の差を縮めることが課題です。

まとめ

📝 まとめ これが私の初めてのニューラルネットワークでしたが、結果には満足しています。今後の改善点を考えつつ、このまま終了します。ビデオがお気に入りの場合は、購読、いいね、コメントをお願いします。次回もお楽しみに！

FAQ: Q: このビデオはどの言語で視聴できますか？ A: スペイン語での解説ですが、字幕を使って他の言語でも視聴可能です。

Q: トレーニング結果を改善するにはどのようなパラメータを調整すれば良いですか？ A: ジッタリングの確率、バッチサイズ、カーネルサイズ、ネットワークのノード数などを調整して試してみてください。

Q: データセットの作成にはどのような手順が必要ですか？ A: 画像に対応するクラスを割り当てる関数を作成し、データをシャッフルして分割し、画像の前処理関数でデータを変換し、データセットを作成します。

資料:

• CSBチャンネル
• カグル