起動したら新しいノートブックを作成してスクリプトを書いていきます。以下ではコードの中身を説明していきます。モジュールをインポートします。オブジェクトを作成します。”passenger_airplane”})を渡します。augmentation)。詳しく解説されています。オブジェクトがどのようなものかを確認することができます。ネットワークのモデルを指定することができます。使って適切な学習率を検討します。低すぎる場合最適なモデルへの収束が遅くなり、高すぎると発散してしまいます。適切な学習率を検討する目安となるチャートを描画してくれるメソッドです。メソッドで学習を開始します。目安を付けた学習率を指定します。サンプルの量にもよりますが、学習にはある程度時間がかかります。高い場合は学習が不足している可能性があります。しており、トレーニング用のデータ以外では精度が出なくなっている可能性があります。使用することで確認することができます。左側に表示される画像が正解で、右側が学習したモデルの結果を示しています。メソッドに保存先のパスを指定して実行することで保存できます。ツールのパラメーターとして使用します。データのサンプルの作成に使用した空港とは別の空港にブックマークから移動しましょう。用いて作成した学習済みのモデルを適用します。ツールに入力するパラメーターは以下のとおりです。アウトプットされるフィーチャクラスの保存先を指定します。ファイルを指定します。変更することで、マップ上に表示されている範囲だけに絞って実行できます。ツールを実行すると航空機が存在すると推定された場所に四角形のフィーチャが作成されるので、シンボルを調整してアウトラインのみを強調しましょう。戻り、学習したモデルを適用して物体検出を行う一連の手順をご紹介いたしました。読者の皆様は上手く航空機を検出することができましたでしょうか?筆者の場合は上手く検出できたところもあれば、そうでないところもありました。サンプルのとり方を変えたりすることで精度を向上させることが可能なので、挑戦してみてください。ラーニング関連の研究開発を行っています。今後も様々な機能が実装されていくと考えられますのでご期待下さい。上で多くの機械学習・AI関連の記事を公開しています。記事が多数ありますので、こちらも併せてご覧ください。20191031195744.9becb6b.release_2018.22.0-jx。