基礎が分かっていれば大丈夫。判定してもらう、というアプリの作り方をご紹介していきます。開発する目的の記事ではありません。人工知能に親しんでもらう、自分でもできそう、と思ってもらい、希望が湧くことを目的としています。No.1のCodeCampが運営するプログラミング未経験の方のための学習メディアですCodeCampとは?(受講生体験記)「エンジニアは女性のキャリアとして魅力的」未経験からの転職体験記リモートワーク×多拠点居住の新しい生き方を実現する。判定してもらう、ということで手書きできるキャンバス機能を用意する必要があります。公開されているプログラムを利用し、事前に用意しておくとします。手書きの数字をデータセットにし、機械学習させたモデル。手書きのローマ字(大文字)をデータセットに使用し、機械学習させたモデル。アプリの”コツ”を確認していければと思います。ペイントAIアプリを作る様子の動画GitHub本稿でご紹介する作業風景をご確認頂けると思います。”画像投稿”準備をしたいと思います。スマホ上で文字を書いたり、落書きしようと思うと以下のような様な方法が挙げられるでしょう。ライブラリを使ったペイントライブラリを使うと高機能な”ペイント”を実装できる一方で、理解に時間がかかったり、制約があったりするもの。使ってペイント機能を実装してみました。使った処理フローは上記の通り。switch文を実行。超えると、新たな座標値を取得し、最初の座標と移動したところの座標を”線”でなぞる、というもの。”なぞった値(mPath)”と”線(mPaint)”を画面に反映。投入できれば予測値を返してもらえそうですね。AIアプリを作成していくにあたって、必要なライブラリの環境を整えておきましょう。作成しても対象ファイル(tflite)保存されないという設定。ついては、コードの互換性設定。これがないと今回のライブラリは使用できず、エラーがでます。判定してもらおうと思うと、「判定ボタン」と「リセットボタン」が必要に。読み込んだ画像のプレビューも表示(preview_image)。どんなふうに読み込んで予測するのか、興味深いですよね。部分についてご紹介していきましょう。2つ行う必要があります。ファイルをコピペします。いうフォルダ名は”固定値”です、注意しましょう。行う処理フローを確認しましょう。いう数値は、モデル(abc.tflite)を作成した時の画像サイズ。投入し、出力値を得る、というのが大まかな流れです。2つのファイルを使用しますが、このモデルを使うにあたっての”サイズ"って、分かりませんよね。あればいいですが、そうでない場合はチョット困ります。いうソフトウェアが便利。ファイルだけある状態でも、入力と出力の値を確認することができます(上図参照)。読み込みは上図の通りで、入力画像をモデル処理する時はほぼ同じような書き方をします。