コンソールアプリに組み込みんで画像分類できるようにします。画像分類のモデル作成のターンでは、機械学習のアルゴリズムのコーディング無しです。誰でも(?)作れてしまう世界がここにあります。使うことでの利点を挙げておきます。エクスポートができる。本題に戻りますが、今回やることは以下です。画像をアップロードと、ポチポチとやってるだけで学習できるコンテンツとなります。コンテンツのリンクは以下です。最後についてるものを選びましょうってだけです。(compact)」を選択しておけばよいです。(compact)」等のドメインがついたものもあります。以前は選択しても精度には影響ないものでしたが、いつのまにかそれぞれの選択したドメインに最適化されるようになるようです。多少考慮してみのもよさそうです。プロジェクト作成後も変更できますので、気になるドメインがあったら検証して比べてみるとよいと思います。選択します」また、機械学習をしたら必ず気になるモデルの精度の改善については、公式ドキュメントの情報を読んでおくとよいでしょう。Docsコンソールアプリでの実装ハンズオン資料を作ったゆーてしまってのでもちろん手順もあります。使ってモデルを読み込んで画像分類を行う内容です。機械学習の回帰や分類、異常検知等のアルゴリズムが用意されており、モデルの学習や作成ができます。プリビルドのモデルを読み込んで転移学習したり、そのモデルをC#上で使うことができます。呼び出す必要がないのでネットワークレイテンシーもないというメリットが大きいですね。VR系のプログラムに組み込むときの実用的な手段でしょう。コーディングのポイントは、モデルのインプットとアウトプットを把握しましょうって点くらいでしょうか。そこも手順に書いています。使ってモデルのパイプライン構築時の設定も色々できるのも精度を上げるのに重要な要素ですが、今回のコンテンツでは詳しく触れていません。終わりにここで紹介してるハンズオンコンテンツのトップはここです。実装を作成する予定ですが、コードがごちゃごちゃしそうでどうしよーかなーと思っています。ハンズオンとしてシンプルに作れるように、そのうち作成します。入門メモ(2017年12月)です。当ブログに掲載されている情報は、必ずしも正確性や安全性を保証するものではありません。掲載された内容によって生じた損害等の一切の責任を負いかねます。当ブログに掲載されている情報は個人の見解であり、所属する団体・組織は一切関係ありません。スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。