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:
- 導入
- ニューラルネットワークの構築準備
- データセットの作成
- 画像の前処理
- モデルのアーキテクチャの定義
- モデルのトレーニング
- 結果と改善ポイント
- まとめ
- 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。
- コンボリューション層の適用
- 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
- 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: