人工知能(AI)のディープラーニングを使って画像分類を行いました。画像分類には、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使いました。そのモデルを一から訓練してみました。画像分類には5種類の花を使用しました。daisy、dandelion、rose、sunflower、tulipの5種類です。訓練データには、それぞれの花の画像を500枚ずつ、検証データには200枚ずつを使用しました。学習した結果の正解率は5割程度です。試しにsunflowerのテスト画像で予測してみたところ正解しています。このモデルの正解率は5割程度と低いのですが、同じ訓練データを使って学習したVGG16の転移学習の正解率は高い(8割以上)です。