機械学習環境(TensorFlow)を整えて、画像認識を行う

人工知能は銀の銃弾か

ネタ元は忘れましたが、ネットニュースで、
『ドナルド・トランプ大統領のツイートに反応して関連株の売買をし、利益を得るアルゴリズム』
が大儲けしているという記事を見ました。

そのニュースが本当なのかどうかは私には判別できませんが、
機器の処理能力やアルゴリズムが向上しているこのご時世、あったとしても不思議ではありません。

特定の人だけ儲かってズルい!僕もそっち側に行くぞ!
という邪まな理由で、機械学習の学習に取り組むことにしました(2割くらい本当)

TensorFlow実行環境を構築して、画像認識を実施してみる

とりあえず今回は、機械学習の環境を構築し、画像認識を試してみるところまでを実施してみます。

環境は、Windows上にVirtualBoxでLinuxの仮想環境を構築し、
そのうえでTensorFlowを実行するということに。

とりあえずVirtualBoxをDLしてきてインストール
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads

次に、ubuntuをDLしてきて仮想環境を構築。
https://www.ubuntu.com/download/desktop

VirtualBoxの使用方法は検索すればたくさん出てくるのでここでは割愛。
とりあえずインストールできました。
(一度、VirtualBoxが仮想環境を起動しない問題に遭遇しましたが、
 VirtualBoxをインストールしなおせば、動作しました。なんだったんだ・・・。)

日本語入力環境が整っていなかったので、Mozcをインストール

続いて、環境を最新化しつつ、TensorFlowをインストールしていきます。

TensorFlowをインストールすると、サンプルPGとして、
ImageNetを利用した画像認識PGがありますので、それを利用してみます。

ネットで拾った猫の画像を判別。
tabby cat(トラ猫)の可能性が57%、
Egyptian cat(エジプシャン・マウ)の可能性が28%となかなかの認識率。

続いて同じくネットで拾ったバナナの画像を判別。
バナナの可能性99%とのこと。こちらは簡単だったかもしれません。
(だとしても凄いと思いますが)

と、いうことで、用意されているものを利用するだけであれば、
既に今の段階で気軽に機械学習の環境を構築し、活用できることがわかりました。

結局のところ、これを活かそうと思えば、この技術をどう活用するかという点と、
それを実現するための膨大な学習データが必要になるわけで。
強力なツールなのは間違いありませんが、どうやって使うかは、色々考える必要がありそうです。