Serviceを使ってみるまとめこんにちは。Serviceを紹介します。AzureはMicrosoftによるクラウドサービスの名称です。Platform(GCP)などがあります。Azureのサービスの一つで、教師データとして画像をアップロードし、正解データとして画像にタグをつけると、画像の分類器を自動的に作成できるというサービスです。AutoMLがあります。Serviceはプレビュー版とされていますが、誰でも利用できるようです。AutoMLは2018年3月7日現在ではアルファ版とされており、Googleに申請をして受理されないと利用できません。Serviceを使って、桜とコスモスの写真を判別する分類器を作ってみましょう。Serviceを使ってみる前に、まずはデータが必要です。フリー素材サイト「ぱくたそ」から、桜の写真とコスモスの写真を15枚ずつ集めます。Azureのアカウントをもっていない場合は、アカウントを作成しておきます。Serviceを使ってみます。(利用料が発生するのでお気をつけください。Serviceのページにいき、画面左の「はじめる」をクリックします。Project」をクリックして、新しいプロジェクトを作成します。「Name」にプロジェクト名、「Description」にプロジェクトの説明を書きます(なんでもいいです)。「Domains」は該当するドメインを選択しますが、今回(桜とコスモスの分類)はGeneral(一般)を選択することにします。Project」をクリックすると次のような画面に遷移するので、画面左上の四角形にプラスマークのアイコンをクリックします。画像をアップロードするように促されるので、教師データとして、桜の画像を10枚選択します。残りの5枚は、今回は検証用にとっておくことにします。files」ボタンをクリックします。アップロードが完了したことを確認し、「Done」ボタンをクリックします。コスモスについても同様に、写真を10枚アップロードします。これで、桜の写真とコスモスの写真が10枚ずつ正解データつきでアップロードされました。教師データの準備が整ったので、分類器を学習させます。画面右上の緑色のボタンを押し、学習を開始します。待つと学習が完了し、桜とコスモスそれぞれのクラスに対するPrecisionとRecallが表示されます。ここで、どの程度の精度が出ているかチェックします。今回はすべて100%を達成できました。して作成した分類器は、以下のようにして使います。画面左上の地球のようなアイコンをクリックします。すると、分類器へのアクセスポイントの情報が表示されます。file:」以下のURLと、「Prediction-Key」以下の文字列をメモしておきます。Linuxで端末を開きます。curlコマンドで、以下のようにして、メモしておいたURLに画像を送信します。ヘッダとして、Prediction-KeyとContent-Typeを指定するのを忘れないようにします。(メモしたURL)すると、分類器が分類した結果がJSON形式で返ってきます。実際に、検証用にとっておいた5枚ずつの写真を分類してみると、以下のようになりました。教師データ以外の写真に対しても、桜とコスモスを正しく判別できていそうなことがうかがえます。Serviceに送信しただけで、高精度な画像の分類器が簡単にできてしまいました!機械学習やディープラーニングの知識・環境がまったくなくても、このような分類器を自作することができるとは、便利なサービスですね。特徴量やニューラルネットワークの設計といったことをしなくて済むので、機械学習の知識がある方にも便利に使えそうです。普通の画像認識サービスには登録されていないような特殊な物も、このようなサービスを使えば、分類器を作成することが誰でも簡単にできそうです。パン屋のレジに画像認識を導入して自動化するといった事例のように、ビジネスに画像認識を導入してみたいとき、まずは簡単に試せるこのようなサービスを使って実現可能性を探ることができそうです。Azure#機械学習#画像認識tmtkデータ分析と機械学習とソフトウェア開発をしています。アルゴリズムとデータ構造が好きです。