2020.06.28機械学習では必然的に複数のデータを扱うことになります。MNISTのような画像分類タスクでは、70,000枚の画像データが提供されています。MNISTではデータを扱いやすいように、ライブラリから取得すると、まとまったデータ構造として取得されますが、独自のデータを扱う場合は自分でまとめる必要がありますので、その方法を紹介します。本記事のテーマ複数のデータ(例えば画像)を取得し、1つのデータ構造にする方法をソースコードとともに紹介します。終わりに想定する処理フローこちらの図のフローで複数のデータを順番に読み込み、一つのデータ構造にまとめる処理を実現していきます。それではコードとともに各処理のポイントを見ていきましょう。実装例と解説こちらが先ほどの処理フローを実現したコードになります。※この例では、データとして「/Users/user/Pictures」に保存している画像10枚を対象としました。368)データの保存元(Path)を順番に取得リスト内包表記を用いて、データの保存先(img_path)にある拡張子が'png'のファイルpathを順番に取得し、画像を読み込む自作関数(read_img)に渡しています。取得したPathを元にデータを読み込み、データ毎の処理を実施OpenCV(cv2)を用いて画像を読み込んだ後、カラーの順番をBGRからRGBへと変換しています。W]となるように、次元の入れ替えを行っています。W]として扱われるのでそれに対応しています。読み込んだ画像は配列(array)として保存しているので、np.stack関数を用いて一つのndarrayに変換しています。W]というデータ構造(ndarray)にしています。これで複数のデータを一つのデータ構造としてまとめて取得することができました。以前の記事で紹介したMNISTデータ構造と同じような形式になっているのがわかると思います。ニューラルネットを構築して学習する場合は、教師データを用意すればMNISTと同様に学習ができます。※実際に学習するにはデータ数も確保する必要があります。終わりにデータの前処理の前段にあたる、まとまったデータ構造の作り方を紹介しました。今後も継続して役に立つ情報を共有していきたいと思います。実践で身に付ける身に付けるhtml+cssの後編として、cssの書き方について紹介します。cv2.findContoursOpenCVを用いて輪郭を取得する方法を紹介します。新しい技術を身に付けるには、実例と共に動作を確認しイメージを掴みつつ、実践していくのが効率的です。...TECHNOLOGYChatGPTができることを知ろう!5つの実践的な活用方法こんにちは!今回は、最近話題のChatGPTについてご紹介します。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。ホームpython実装方法プロフィールゆうた本業はIT企業でデータサイエンスをしています。.メニューTOPTECHNOLOGYBUSINESSBLOGお問い合わせホーム検索トップサイドバープロフィールゆうた本業はIT企業でデータサイエンスをしています。最近のコメントタイトルとURLをコピーしました。