3▲大坂(システム開発グループ)/トニースタークになりたい。はじめにこんにちは、タイヤマンです。社内では日々の刷り込みが功を奏し、「アイアンマンといえば、大坂。大坂といえば、アイアンマン」とまで言われるようになりました。僕のトニーがスタークする日も近いです。今回のテーマ前回までに、ほぼ100%の精度でメーカーを判別するAIを開発しました。前回までの記事はこちらをご覧ください。2今回は”領域抽出のプログラム”を作成していきましょう。おや?「そもそも領域抽出ってなんやねん工藤」という服部が聞こえてきますね。領域抽出とは今開発しているこのアプリケーション「タイヤマン(仮称)」は、”撮影されたタイヤの写真からAIが様々な情報を読み取る”ことを目的としています。タイヤマンAIは情報を正確に読み取れるようにたくさん学習して日々成長しています。”撮影された写真”の中には”ノイズ”、要するに余計な情報(背景に写っているものや、タイヤ表面の傷/模様)が含まれていてAIは「どこを読み取ればええんや和葉」と混乱するわけです。”領域抽出”というのは、「撮影された写真の、どの部分が読み取ってほしい場所か」を、AIに渡す前に事前に切り抜いて明示してあげる処理です。これを自動化する仕組みをざっくり”領域抽出”と呼んでいます。「せやかて工藤、オレは領域抽出なんて知らんで。3つくらい思いついたので、チャッと試してみました。•”タイヤ”は彩度が低く黒い、という特性を持っている。(タイヤ)は前景に来るはず、という前提に基づく。•画像の中から”その前提”を基に背景部分を除去し、除去した部分を消してズームアップする方法。•メリット:領域を取りやすい•デメリット:時間がかかる。中の”輪郭”を捉えた際に、タイヤの円弧は比較的連続的な”点の連続”として検出できる。らの妖気を餌に魔界の黒龍を召喚できる。•それを放つことで相手(主に仙水)を倒す方法。実装することにしました。今回の領域抽出プログラムの作成に利用するのはpythonと、トニーの明晰な頭脳のみ。コーディングで自動化です。改良を重ねた結果、かなりの精度で”欲しい領域”の抽出に成功するプログラムを開発することができました。これで服部が迷うこともなくなり、推理に集中できるはずです!このように、AIのアプリでは単純に画像や文章を読み込ませるだけでは正しい推測が行われにくい、という課題があります。”写真”には情報が多すぎて、AIが混乱してしまうんですね。そのため、取り込んだデータを加工して渡してあげる一工夫が必要なんです。この技術自体に別のAIを実装することもありますが、今回の抽出プログラムには適用していません。生成したAIを利用する「U-Net」と呼ばれる解析構築でこの領域抽出を解決できるらしい、というのを最近知ったので、さらに精度を高めるために次の課題で領域を抽出する際は、それに移行することを視野に入れています。図ついに次回からいよいよ文字認識に入っていきますよ!本題ですね。最後に、前回に引き続き今回の開発に利用している技術紹介を行っていこうと思います。今回は、AI生成に利用したフレームワーク、TensorflowとKerasについてです。source”)今日は“Tensorflow(テンソルフロー)”と“Keras(ケラス)”を紹介したいと思います。TensorflowとはGoogleが提供する機械学習やディープラーニング向けのフレームワークです。「フレームワーク」というのは、あるテーマに沿って開発された機能を使いやすくまとめたセットみたいなものです。Intelligence研究所が機械学習やディープラーニングの研究を行う目的で開発しました。下で、学生、研究者、エンジニア、開発者等に向けて広く公開されています。「オープンソース」というのは、かなり大雑把な表現ですが簡単に言うと”開発したものを設計図から公開してしまう”ようなものです。利用も無料だし、改造もしやすい。ゆえに、利用企業はプログラムを一から記述しなくても機械学習やディープラーニングを用いたシステムの開発が可能になります。有志によってTensorflowは日々進化しています。層の数が多い複雑なニューラルネットワークモデルでも、高速な学習と推論を簡単に実装するためのツールも、数多く作られて公開されています。今後、ソフトウェアとしての実績が蓄積すると、LSI化して高速化しようとする動きが出てくるそうです。Unit)としてハードウェア化も図るとか。オープンソース化しているため、世界中から様々な知見が日々集まり、進化を続けるソフトウェアなんですね。kerasとはKerasは、もともとTensorflowとは別物でしたが”Tensorflowの一部”となったライブラリです。感覚的にニューラルネットワークの構築をすることが可能で、初心者でも機械学習を扱うことが可能になります。最後に今回までで、メーカー判別の一連の流れは完成しました。領域抽出はより高い精度が実現できそうなので見直したいです。大阪からきた大坂です。