ディープラーニングを行う流れ

pythonが使える環境を用意する

ここで紹介するのはpythonというプログラム言語を使用したディープラーニングです。自分のPCに実行環境を用意するのもよいですが、初心者向けの解説としてgoogleドライブから行う方法を紹介します。

ディープラーニングを行うプログラムコードを書く

プログラムを書くと聞くと難しそうに見えるかもしれませんが、実際はコピペしていけばＯＫです。ただ、長い完成コードをいきなりコピペしてもうまくいかないことが多いので、コツコツとできることを確認していきます。一緒に頑張っていきましょう。

データを用意する

実はここが一番大変な作業だったりします。もちろんネットから拾ってくる場合は自動化できるかもしれませんが、オリジナルで学習させたいものというのはネットにないからこそディープラーニングさせたいと考えているのではないでしょうか。数千枚必要とされていますが、実践可能レベルという意味では150~200枚を5倍くらいに水増しするのが簡便かつ汎用性があるかと。

学習させる！！

最初はうまくいかないことが多いです。結果を見て、学習率を変えたり、学習のモデルを変えたり、と小手先でなんとかしたくなりますが、往々にしてデータ量を増やすのが王道です。

テストする

ディープラーニングでの学習とテストではあくまで、用意された学習でのテストになるので、さらに別のデータを用意してテストしている説明をよく見かけます。なのでそれにならって、実際に学習結果を使用するという目線も含めてテストを行います。

以上、ざっくりとこんな感じで自分への備忘録を兼ねてというかんじですが、方法を残しています。