ここまではこの4つの中ではかなり見た目にパンチが効いた色と形なので、正確に分類できたと感じます。分類機をいじめてみましょう。続いて少し形が通常と違うきゅうり(太め)。形が変わると認識されませんね。続いて熟す前のゴーヤ(黄色)。こちらも認識されませんね...。精度はやはり低かったです。今回は人間でも間違えそうな識別を機械に任せてみましたが、案の定機械も色や形が変わるとまだまだ精度が低いことが分かりました。このツールは教師有無どちらも試せます。テストで5つくらい分類機を作成しましたが、やはり自分で画像を用意してラベルをつけるやり方(教師あり)だとかなり労力を使う&精度もかなり落ちるなと感じました(そもそも1人用意できる画像数なんて高がしれていますが)。まとめ最初にも述べましたが、やはり結論は下記の3つですね。今回はかなり簡潔に学習したことを説明しました。今後さらにDL周りのフレームワークやアルゴリズムが増えていくと思いますが、もっと基礎を固めないと...と痛いくらい感じました。次回はPython*TensorFlow実装に関して記事を書きたいと思います。ありがとうございました。ベトナム・オフショアでのAI開発ならバイタリフィへご相談下さいベトナムへ進出されるならホーチミンで約9年、オフショア開発・アプリ開発を展開しているバイタリフィ・バイタリフィアアジアへお気軽にご相談ください。弊社ではAI関連の研究に力を入れて進めております。ベトナムでのオフショア開発における『フロントエンド開発』や『アジャイル・スクラムでのサービス開発』も得意としております。ベトナム向けIT・WEBサービス/アプリの開発支援、ローカライズ、テストマーケティングといった進出支援に加えて、日本や他国向けのオフショア開発やアプリ開発も行っております。ファッション」サービス5選。Learnを試してみたカテゴリーAI開発ベトナムライフベトナムでのオフショア開発スマートフォンアプリ開発ベトナムビジネス情報その。