2018年12月11日0件のコメントGMOアドマーケティングのy.yです。4回目のブログとなります。AutoMLのカスタムモデルで広告のブロック判定目的の為に比較してみました。Recognitionになります。誤と2つのクラスに、最小10枚、推奨50枚のタグ付けを行う必要があります。ラベルごとに最低100枚のタグ付けを行う必要があります。個以上の場合は問い合わせになります。画像枚数Googleの最低画像登録枚数に合わせて、カテゴリごとにそれぞれ約100枚を教師データに使用します。画像登録、ラベリングGoogle、Watson共にGUI上でそれぞれ画像をドラッグ&ドロップをしてラベル付けをしてモデルを作成。画像数700枚程度ですとどちらも30分かからないくらいでモデルが完成しました。上Google、下Watsonの順番に結果を示します。池の中に落とした小銭を探す男性メイク落とし後の顔パックおまけGoogleはモデル作成後、モデルの精度をビジュアライズしてくれます。まとめまず大きな違いとしてはコストのかかり方が違います。Visionはトレーニング時間によってコストがかかります。操作性は圧倒的にGoogleがよかったです。Watsonは画像アップロードしてから画像を全選択できない??ようで1枚ずつ選択してラベル付けをする必要があって使いづらかったです。コストとテスト結果から比較したところ、精度としてはどちらのサービスも実務で使えそうなレベルでした。UI等の使い勝手を考えたらGoogleの方がいいのかなと個人的に感じました。今回記事にした解析対象画像はフリー素材のものなのでOK判定される画像が多くなりましたが、肌、ダイエット、歯、髪の毛、アダルト要素の入った画像で解析したところうまくカテゴライズされていたので精度自体はどちらのサービスもいい感じでした。個人的にはGoogleの方がうまくカテゴライズされた印象でした。@gmoap_engineer本ブログで発信される情報は、各エンジニア個人の見解であり、弊社の公式見解ではありません。本ブログに掲載、引用等をしている商品またはサービス等の名称は、各社の商標または登録商標です。その他の事項について一切責任を負いかねます。発表する情報には注意を払っておりますが、公式発表、見解については、弊社WEBサイトおよびプレスリリースなどをご確認ください。GMOインターネットグループにおけるソーシャルメディア運用ポリシーについては次のページをご確認ください。本ブログに掲載のあるソフトウェアのダウンロードは自己責任で御願い致します。ソフトウェアのダウンロードの結果、ご利用者に何らかの損失・損害が生じたといえども、当社ではその責任を負いかねます。本ブログに掲載のあるソフトウェアを扱う際は、各ソフトウェアの公式リファレンスを参照のもとご使用下さい。ソフトウェアの実行の結果、ご利用者に何らかの損失・損害が生じたといえども、当社ではその責任を負いかねます。