計算式が入ってるっぽい。今回の例でいうと画像を集めて分類したものアーキテクチャ予測、判断したい結果が高い確率で発生する条件を探索する方法の設計思想。MobileNetやVGG-16やYoloなど。アルゴリズム問題を解くための手順を定式化した形で表現したもの。同時にアルゴリズムも発表されることもあるようだがそれぞれライセンスが違う可能性があるため気をつける。(アーキテクチャが非商用利用のみ、や、アルゴリズムがPythonは商用利用可能だけどC#は非商用利用のみ、などありうるかも)学習済みモデル予測・判断したい結果が高い確率で発生する条件を組み合わせて結果を判断するロジックのこと。未知なデータが来たときに予測・判断が可能になる。224×224のカラー画像を想定したとして224x224x3(RGB)の行列と考えることが出来る。深層学習(ディープラーニング)という。1000×6の行列など(予測値,タイプ,バウンディングボックスのleft,top.right,bottom)用語解説(内側)ノード(ユニット)上記各層が複数のノードを持っている。それらはエッジで結ばれている。重みこの値が予測の確率に影響を与える。エッジと重みの関係上、層ごとに入力次元Input次元、出力次元Out次元のベクトル変形には(Input+1)×Outのパラメータ数が必要。選択したアーキテクチャの層の数と最終出力の際の分類数でデータの大きさにも大きく関連する。することファインチューニング学習済みモデルの層の重みを微調整する手法。学習済みモデルの重みを初期値とし、再度学習することによって微調整する。これを使用しない場合はランダムな値を入れ込んだ重みからの計算になるため学習データが少なかったり学習する回数が少ないと正解率が低い学習済みモデルになってしまう。ライセンスDNN周りでフワっとしているのがライセンス。まとめると以下の確認をしないといけないようだ。Repositoryや論文(設計思想)モデルの重みソースコード(kerasなどで実装されたソースコードなど)テストアセット(テストに使用した画像など)データベース(画像の切り分け)参考はIBM。image.弁護士柿沼太一様のブログより引用。法律は「と思われます。」との記述からまだ法律が間に合っていないのかな。第三者がライセンス違反により生成した学習済みモデルに追加学習させて二次モデル...https://storialaw.jp/blog/2840この記事は「AI法務Q&A~AIの生成・保護・活用に関する法務Q&A~」のうちのQ&Aの1つです。Q&Aの全体像については「AI法務Q&A~AIの生成・保護・活用に関する法務Q&A~」をご参照ください。Aがデータセットを生成し、商用利用不可のライセンスの下で...アーキテクチャうーん、進化凄い。...https://lihan.me/2018/01/vgg19-caltech101-classification/よっしゃこの人のやり方でとりあえず作ってみようと作っていったのですが、tensorflow-gpuでの実行ではビデオカードのメモリが足らずバカスカ失敗する。(その前に環境構築で苦労する。pipでインストールしたけどローカルで環境構築する場合は参考URLの多いanacondaのほうがいいかも。)一応PC環境は前に貼ったので各種ライブラリのバージョンを記述。※後述のGoogleColaboratoryに移行してしまえば環境構築の必要無いと思うのでそちらのほうがいいのではと思ったり。0.4725477940429901うーん、50%の正解率は正直低い。画素数を上げるとCPUでの実行になり更に学習時間がかかるので却下...。H5ファイルは520MB。H5って一体なんなん。これ以上はPCが無理そうなので別の手段に変更。Visionを試してみます。Homehttps://www.customvision.aiとりあえずよく分からない用語が出たら見ていくスタイルで、CustomVisionでモデル作成。こちらはサクサクGUIで作り終え、onnx形式とtensorflowのpb+label形式で出力。読み込もうにもエラーが出る...ONNXはサンプルにあるため対応しているみたいだけど、何がいけないのか分からないエラーのため断念します。いうわけで素敵なツールなんだけどひとまず諦めます。neural...つまりDNNでもRNNでも重みの情報を更新しない限り、強化学習のように学習値が更新されていくわけではないようです。クラウド上ではなくモバイルで動作するようなAIをエッジAIというみたいです。現在はこのエッジAIの開発が盛んなようで、新たなアーキテクチャが出続けているようです。ColaboratoryというGoogleが提供しているクラウドサービスがあります。なんと、数十万円するグラボを無料で使用させてくれます。注意点がいくつかあるため以下にはご注意ください。90分セッションは学習開始してから放置し始めて食らうことが多いです。Colaboratoryhttps://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=jaJupyterNotebookでの記述がなんともWordpressのブロックエディタのようだけど、分割して実行するのはちょっと便利ですね。エディタで見るとpythonコードが読みづらくなるので、ipynb形式に対応したエディタで操作しないといけないのが辛いです。