paizaラーニングでAI・機械学習入門にチャレンジ

Python

期間限定で無料公開してくれているpaizaラーニングの「PythonxAI・機械学習入門編」に挑戦しました。

Python×AI・機械学習入門編のレッスン一覧
Python×AI・機械学習入門編のレッスン一覧です。各レッスンは、それぞれ数本の3分程度の動画(チャプター)とそれに対応した演習問題で構成されています。|環境構築不要、5秒で始められるプログラミング学習サイト【paizaラーニング】

AI Academyさんにもある「教師あり学習(*)」を使った機械学習がメインでした。

(*)教師あり学習:正しい分類が何かの具体例を示すデータのこと。入力データに対して期待する答えが紐づけたもの。

この学習データを1つ1つ作るのが大変ですね。(今回はあらかじめ用意されていたCSVを使用しました)

今回のコースは全体を通して100個の画像から特徴量を抽出して、k近傍法というアルゴリズムで学習し、特定のキャラクターが画像に存在するかどうかを分類する、というものでした。

最初に正解となるCSVデータを読み込みます。

次に画像をグレースケールに変換して、ピクセルデータを抽出します。

続けて、CSVファイルから取得したデータを教師データとテストデータに分離します。

k近傍法で学習します。

学習した結果をもとにテストデータで分類してみます。これだと的中率が6割くらいでした。

再チャレンジ。今度は画像データのピクセル値を単純に配列化したものではなく、ヒストグラムを利用してやってみます。

再度、教師データとテストデータの分割、k近傍法での学習を実施し、分類してしみます。今回の結果は的中率85%くらいでした。ヒストグラムを使った方が精度が高いことが分かります。

一言で機械学習といっても、どう機械学習させるかで精度がかなり違ってくるもんですね。。。

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