Azure의 기계 학습을 사용하여 놀았습니다.

Azure 서비스에는 Custom Vision Service라는 것이 있습니다. 간단하게 말하면 태그를 붙인 화상을 기계에 건네주면 분류 모델을 작성해 줍니다.
이 서비스는 기계 학습의 지식이 없어도 마음대로 다양한 해주므로 간단하게 사용할 수 있습니다.
이번은 기계 학습으로 사쿠라이 모모카와 오츠키 유이의 구별을 할 수 있는지 검증해 갑니다.
이번 작업은 공식 문서 Azure Cognitive Vision Services를 사용하여 이미지 처리 및 분류을 참고로 하고 있습니다. 매우 알기 쉽기 때문에 처음 하는 사람은 꼭 봐 주세요.

준비하는 것

Azure 계정( 여기에서 만들 수 있습니다. )
기계 학습 이미지 (많을수록 좋을수록)

절차

1. Custom Vision Service 포털 을 열고 로그인합니다.

이런 화면이 나오면 성공입니다!

2.NEW PROJECT를 눌러 입력란을 채웁니다.

분류하는 것에 의해 도메인을 바꾸는 것으로 보다 고정밀도로 학습하는 것 같습니다. 이번에는 해당되는 것이 없을 것 같기 때문에 일반으로 시작합니다.

3. 이미지 추가

조금 기다리면 이런 화면으로 진행되므로 이미지 추가를 누르세요.
공식 그림을 모두 정리하고 있다 훌륭한 사이트 를 발견했으므로 이쪽으로부터 이미지를 받기로 했습니다.
사쿠라이 모모카의 이미지가 60장, 오츠키 유이의 이미지가 69장 있었으므로 서로 55장 넣어 나머지는 테스트용으로 합니다.
넣는 화상의 수는 가능한 한 가까운 쪽이 좋은 것 같다.

업로드할 때 이미지에 태그를 지정합니다.

n (넣은 이미지 수) 이미지가 성공적으로 업로드되었습니다.
라고 표시되면 무사히 완료입니다. 다른 것도 태그를 붙여 추가해 갑시다.

4. 훈련
이미지를 넣고 끝나면 다음은 훈련합시다. 오른쪽 상단의 녹색 Train을 누릅니다.

퀵 트레이닝이나 상급 특훈인지 물어볼 수 있으므로 퀵 트레이닝을 선택해 주세요.
상급 특훈의 경우 특훈의 시간에 따라 돈이 든다고 합니다.

빠른 교육을 시작한 후 특훈이 완료될 때까지 기다리십시오. 공식 문서라고 곧 쓰고 있습니다만 자신의 경우 50장 넣었으므로 보통에 5분 정도 걸렸습니다. 커피라도 넣어 기장에 기다리자(마실 수 없지만).


이런 화면이 나오면 성공입니다. 조속히 테스트 해 봅시다! !

5. 테스트
이전에 Train을 누른 옆에 있는 빠른 테스트를 누르십시오.
이미지의 URL 혹은 로컬 파일을 참조로부터 테스트 이미지를 넣어 주세요.

제대로 맞습니다. 이 후 나머지 테스트 이미지를 넣었지만 모두 맞았습니다.

테스트 후 예측에서 태그를 추가하여 확실히 대답을 가르쳐주세요.

감상

이 기능을 무료로 사용할 수 있다고 훌륭합니다. 공식 문서를 보면 알겠지만 이 기계 학습의 결과를 프로그램에 통합할 수도 있다고 합니다.
그 밖에도 여러가지 기능을 사용하고 싶네요.

덤

쁘띠에서 우리는 판별할 수 있을까 해 보았다.

갑자기 어려울 것 같았기 때문에 서로의 쁘띠로 그들의 이미지를 5장씩 학습시켰다.

확실히 판별할 수 있는 것 같습니다. 대단해.