AI・IoT0シェア0ツイート0ブックマーク1Feedly-LINE-Pocketほとんど出落ちというか、タイトルがこの記事で言いたいことのすべてなのですが・・・。Recognitionを使って、ある企業の新サービスを作れるかどうか検証するというお仕事をしています。最初はかなり少なめの枚数を学習させてみると、認識精度は「当たるも八卦当たらぬも八卦」よりはマシというか、ちゃんと認識出来るものと、なかなか難しいものがきれいに分かれるような結果となりました。認識精度を上げるための方法は、ドキュメントにまとまっていて、こちらのようなガイドラインがあります。1つのクラスあたり50枚以上の訓練データを準備するとか、ネガティブデータもあった方が良いとか、そういうものです。そこで、もともと作ってあるカスタムモデルの精度を向上させるため、訓練データを増やすという方法をまず試すことにしました。Recognitionは、既存のカスタムモデルに訓練データを増やすということはできず、常に常に新規のカスタムモデルを作る必要がありました。Classifier(NLC)は、いまでもそうですね・・・。最近のAPIリファレンスを見ると、update_classifierというAPIがあって、既存のカスタムモデルに訓練データを追加することができるようになっています。SDKでもきちんと対応しています。最近の私は、CurlよりもPythonのSDKでAPIを叩くことが多いので、SDKのソースとサンプルコードだけ見て、APIリファレンスはあまり読まない・・・という感じが増えています。update_classifierをやってみたところ、何回やっても、こういうレスポンスが返ってくるのです。クラス数が多いので、試しに1つのクラスの訓練データを送ってみても、結果は同じ。だいたい、もっと大きなサイズのデータを使って、初回のcreate_classifierをやっているので、どうにも解せない。APIリファレンスを読むと、こんなことが書いてありました。classifier.なるほど。ライトプランだと、そもそもupdate_classifierはできない・・・。Importantって言ってる。いうことで、やっぱりリファレンスはきちんと読まないといけないなと、感じた次第。お仕事だし、ライトプランじゃなくて、標準プランに切り替えるか・・・。ITコーディネータ/ITエンジニア。ビジネスコンテスト「北九州でIoT」に応募したアイディアが入選し、メンバーと株式会社ビビンコを創業。著書に「初めてのWatson」、「ワトソンで体感する人工知能」など。日本全国でAI・IoTなどをテーマにしたセミナーや研修講師での登壇多数。研一2016/10/19AI・IoT最近のWatson活用事例(2016年7月)ITProに上がっていたWatsonの活用事例から、2つ取り上げてみましょう。研一2016/7/5この投稿へのコメントコメントはありません。研一のウェブサイトです。プロフィール(詳細)AI・IoTなどの講演、執筆などのお問い合わせは、首都圏(東京・横浜)、九州(福岡)を中心に日本全国から承っております。こちらのお問い合わせフォームからご連絡ください。(1)IoT・AI・RPAソリューションは株式会社ビビンコ(北九州・東京)にご相談ください。