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簡単に機械学習(画像)を使おうと思ったけど、駄目だった話
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Mitsushige Ishiguro
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ml5.js と google AutoML Visionで簡単に画像分類をしようとしたけど、上手く行かなかった話。
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PlayCanvas:2D機能とライブラリ組み込みのいろは - PlayCanvas運営事務局 - GTMF 2018 TOKYO
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[2018/9/27(木): 三木会@大阪] プログラミング無しでここまでできる!Neural Network Console活用のススメ
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3.
機械学習 画像認識 これ系は楽しそうだけど難しそう
4.
• 色々難しい事は抜きにして、 画像分類や、ハードウェアを動かしてみたい。 • できればラズパイやノートPCで使いたい。 希望
5.
希望 ラーメン二郎の画像を機械学習により9割以上の精度で見分けるシステムが GoogleのCloud AutoML
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6.
希望 AIを使ったキュウリの自動選別 https://www.slideshare.net/ikemkt/ai-119187344
7.
TensorFlow(テンサーフロー)
8.
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9.
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10.
環境構築はしなくても良いが、なんだか難しい感じ…
11.
もっと簡単に使えるものは無いか…
12.
ml5.js tensorflow.jsのラッパー https://ml5js.org/
13.
使い方 → cdnから読むだけ簡単
14.
https://github.com/ml5js/ml5-examples/blob/master/p5js/ImageClassification/ImageClassification_Video/sketch.js Webカメラ→画像認識の例(全部でこれだけ)
15.
デモ
16.
ml5.jsの目的 ml5.jsは、多くのアーティスト、創造的なコーダー、学生が機械学習に親しみやすいようにすることを 目的としています。 このライブラリは、ブラウザーの機械学習アルゴリズムとモデルへのアクセスを提供し、 他の外部依存関係なしにTensorFlow.jsの上に構築します。 →あれこれできるわけでは無いけど、 そんなに詳しくない人も機械学習使って楽しんでいこうよ って理解した
17.
• Web系との親和性が高い ビジュアル系のいろんなライブラリと組み合わせるとか • スマホでもそのまま動く(内容によるけど) •
JavaJavaScriptで動くハードウェアやゲーム obniz、enchant.jsなど • 今回の例では画像だが、音やテキストもサポートしてる • 簡単だけど、自由度は限られる • 今のところnode.jsはサポートしていない 何ができるのか?
18.
機械学習のざっくりした流れ 機械学習実践のプロセス ~概要から基本的な実践~ https://qiita.com/subretu/items/ad691bcd9fe58584b027
19.
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20.
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21.
モデル作るの面倒 モデルを使うところだけにしたい
22.
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23.
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簡単に作れる(と説明に書いてある)
24.
ベータ版料金 AutoML Vision カスタム画像分類を、毎月
10 モデルまでの トレーニングに、1 ノード時間分無料で試すことができます。 料金(数が多くなければ無料内でいける ※今の所) https://cloud.google.com/vision/automl/pricing?hl=ja
25.
使い方 (画像をフォルダに入れる→zip→マウスでポチポチ→良い感じにしてくれる)
26.
結果 → TensorFlow.js形式のモデルをダウンロードできる
27.
ml5.jsで使ってみた→エラー
28.
ml5.jsで作ったjsonと中身が全然違うような.... ↑ AutoML Visionのtensorflow.jsエクスポート
↑ ml5.jsで作成
29.
AutoML & tensorflow.jsサンプル
→ AutoML用のjsをよんでる https://cloud.google.com/vision/automl/docs/tensorflow-js-tutorial?hl=ja
30.
tensorflow.js→動く ml5.js→動かん 結局tensorflow.jsでやりたいことはできたけど...
31.
• お気軽にはできなかったけど、 お気軽じゃ無い方法ではちゃんと動く。 • そのうちより簡単に使えるようにはなりそう。 結論
32.
ml5.js exampleの日本語訳+解説 https://himco.jp/ ml5.jsを使った授業のスライドやサンプル https://yoppa.org/ 参考
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