Google、IBM、Amazon、Microsoftの画像解析APIの精度を検証してみましたので報告します。 結論から先に述べます。Googleの画像認識APIは最強です。 他社の追随を許しません。それでは結果をご覧くだ …

3360/3360 [==============================] - 572s 170ms/step - loss: 0.0481 - acc: 0.9833 - val_loss: 0.0574 - val_acc: 0.9788 こんにちは。 3360/3360 [==============================] - 561s 167ms/step - loss: 0.0629 - acc: 0.9784 - val_loss: 0.0599 - val_acc: 0.9776

loss= 0.377869169712

336/336 [==============================] - 20s 60ms/step - loss: 0.1548 - acc: 0.9423 - val_loss: 0.1791 - val_acc: 0.9345 y_train shape : (1994,) グラフを1画面に複数書くときにこちらが参考になるかと思います。 3360/3360 [==============================] - 567s 169ms/step - loss: 0.0117 - acc: 0.9973 - val_loss: 0.0198 - val_acc: 0.9927 Epoch 4/10 Epoch 4/10

抽出された画像は合計で欅：3137枚、乃木坂：2291枚 accuracy= 0.97600001812, Train on 3360 samples, validate on 840 samples Epoch 8/10 1994/1994 [==============================] - 100s 50ms/step - loss: 0.3105 - acc: 0.8952 - val_loss: 0.3433 - val_acc: 0.9113, 664/664 [==============================] - 9s 13ms/step ai開発でどんなアプリを作れるか、またプログラミング初心者でも、aiアプリを作る方法についてまとめました。自動文字起こしアプリから顔認識アプリまで、作れるようになります。 また、下記の代表的な深層学習フレームワークを動かすことが可能です。

こんなことを書いています↓ 前回の「第1章-1：ニューラルネットワークとは」では ... ここではどんな機械学習（AI）プログラムを作れるの？ やりたいことの概要 数字画 ... こんなことを書いています↓ 前回までで、ニューラルネットワークの初期化と答えの出 ... こんなことを書いています↓ ここまでは、数字画像認識を行う機械学習AIを作るため ... こんなことを書いています↓ ここまでで、ニューラルネットワークの仕組みはすべて説 ... 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。, TensorFlowを使った二項分類器のプログラムの作成入門【第3回：二項分類器をプログラムコード化（TensorFlow）】. ここはもう粘り強くやるしかなく、この作業にだいたい1時間費やして関係のない画像を取り除きました。

VGG16はImageNetという100万枚を超えるデータですでに学習された学習済みモデルです。

X_test shape : (665, 50, 50, 3) Epoch 15/15 ・（2018/06/23）追加検証, ・緑茶のペットボトルの写真から、商品名を予測

Epoch 4/10 3360/3360 [==============================] - 555s 165ms/step - loss: 0.0067 - acc: 0.9983 - val_loss: 0.0350 - val_acc: 0.9874, 100/100 [==============================] - 5s 51ms/step 3360/3360 [==============================] - 566s 168ms/step - loss: 0.0937 - acc: 0.9662 - val_loss: 0.1051 - val_acc: 0.9642 こんなことを書いています 今回は「石が置けるマス」と「石を置いたときにどの方向の ... こんなことを書いています オセロプログラム作成に関する第四回の今回は、石を裏返す ... Pythonを使ったオセロプログラムの作り方【第5回：オセロ盤面と打つ手の表示方法】. Epoch 3/15 画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る

Epoch 14/15 また画像データを学習機に読み込ませるために、Numpyで読めるデータ形式に変換して保存しておきます。, ここではまず用意した画像をshutil.move()をもちいて画像を訓練データとテストデータそれぞれ別のディレクトリに移動させ、そのあとにNumpy形式のデータとして保存しました。 Why not register and get more from Qiita? 3360/3360 [==============================] - 568s 169ms/step - loss: 0.0272 - acc: 0.9910 - val_loss: 0.0392 - val_acc: 0.9865

336/336 [==============================] - 20s 60ms/step - loss: 0.0646 - acc: 0.9792 - val_loss: 0.1314 - val_acc: 0.9476 ・おわりに 3360/3360 [==============================] - 568s 169ms/step - loss: 0.2429 - acc: 0.9095 - val_loss: 0.2026 - val_acc: 0.9261 1994/1994 [==============================] - 104s 52ms/step - loss: 0.3470 - acc: 0.8736 - val_loss: 0.2842 - val_acc: 0.8887 336/336 [==============================] - 20s 59ms/step - loss: 0.0950 - acc: 0.9664 - val_loss: 0.1264 - val_acc: 0.9536

loss= 1.02928255677 ・AIの作成 loss : 0.43196878160338803 Epoch 11/15

By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. #渡された画像データを読み込んでXに格納し、また、 この工程でdataディレクトリはこんな感じになります。, CNNのモデルを構築し、学習させていきます。 3360/3360 [==============================] - 577s 172ms/step - loss: 0.3261 - acc: 0.8910 - val_loss: 0.2827 - val_acc: 0.9006 3360/3360 [==============================] - 669s 199ms/step - loss: 0.1135 - acc: 0.9565 - val_loss: 0.1111 - val_acc: 0.9550

1994/1994 [==============================] - 105s 53ms/step - loss: 0.5480 - acc: 0.7472 - val_loss: 0.6193 - val_acc: 0.7218 3360/3360 [==============================] - 592s 176ms/step - loss: 0.0736 - acc: 0.9736 - val_loss: 0.0707 - val_acc: 0.9773

欅坂ブログ画像まとめさいと

そのため、Pythonプログラミング基本文法及び、scikit-learnやnumpyやpandas、matplotlibの基本的な使い方や、TensorFlowまたはKerasなどの深層学習フレームワークのチュートリアルの説明や専門用語等の説明は別のテキストに譲り、このテキストでは説明しておりませんのでご了承ください。, Googleが機械学習の教育及び研究用に提供しているGoogle Colaboratory（グーグル・コラボレイトリー）の使い方を説明し、Pythonプログラミングと機械学習プログラミングを行っていきます。 Epoch 1/10 今回は、犬の画像を与えることで正しく認識できるかを試してみましょう。, from keras.applications.vgg16 import VGG16でVGG16を利用可能です。, https://aiacademy.jp/dataset/dog1.jpg

前の記事 【初心者向け】Python 336/336 [==============================] - 19s 57ms/step - loss: 0.2802 - acc: 0.9012 - val_loss: 0.2602 - val_acc: 0.9083 Epoch 9/10 Epoch 1/10 3360/3360 [==============================] - 564s 168ms/step - loss: 0.1458 - acc: 0.9458 - val_loss: 0.1369 - val_acc: 0.9474 3360/3360 [==============================] - 568s 169ms/step - loss: 0.0396 - acc: 0.9862 - val_loss: 0.0402 - val_acc: 0.9862

WordPress Luxeritas Theme is provided by "Thought is free". Epoch 2/10 3360/3360 [==============================] - 563s 167ms/step - loss: 0.1822 - acc: 0.9326 - val_loss: 0.1853 - val_acc: 0.9299

Epoch 15/15 Epoch 2/10 Epoch 9/10

pekochin. [[0.00831657 0.98940724]] の画像は、下記になります。, 結果は確率として返ってきます。また、今回は確率の上位10位までを表示しています。 今回は残念ながら失敗に終わってしまいましたが、今後はどのようなデータを集めたらいいのか、どのようにパラメータ設定をすればいい精度のものが得られるのかなどまだまだ勉強の余地が多くあるので引き続き勉強していきたいと思います。 336/336 [==============================] - 21s 62ms/step - loss: 0.0747 - acc: 0.9759 - val_loss: 0.1395 - val_acc: 0.9429 乃木坂ブログ画像まとめさいと Epoch 4/15

このような全く関係のないものまで抽出されてしまうので手作業で取り除いていきます。 Epoch 8/15 3360/3360 [==============================] - 572s 170ms/step - loss: 0.1184 - acc: 0.9563 - val_loss: 0.1229 - val_acc: 0.9521 Epoch 5/10 [[0.00709109 0.9909917 ]] 3360/3360 [==============================] - 597s 178ms/step - loss: 0.0921 - acc: 0.9654 - val_loss: 0.0819 - val_acc: 0.9731

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