ひょっとことおかめを誤認する悲劇をなくそう！

おはようございます。

今から書くことは断りがあるまでテキトーです。真に受けないでください。

日本人はその多くが過去にひょっとことおかめを間違える悲劇を経験しています(中の人調べ)。

その悲劇は人々の心にトラウマとして深く刻まれて……

やめましょうか笑

何となく気が向いたので，ひょっとことおかめを判別するだけの簡単な機械学習モデル「Judgementですのっ！」を作りました。

やったことは，

・customvision.aiに行く

・テキトーに拾ったひょっとことおかめの画像計40枚ほどを，Hyottoko，Okameとタグ付けして読み込む

終わり。

学習量が圧倒的に少ないというツッコミは無しで。お試しなので今回は。

学習後，

Precision 94.7%

Recall 94.9%

となりました。中の人はPrecisionとRecallの違いがイマイチ分かっていません。Recallは新たに与えた画像の判別精度といった感じの指標らしい……

つまり，「Judgementですのっ！」は94.9%の精度でひょっとことおかめを判別できる，ということです。多分。

実際にテストをしてみました。

おかめの画像を与えてみると，99.9%の確率でおかめだと判定してくれました。

圧倒的におかめです。

(テストに使った画像は石岡市のHPから借りました。)

以前に，乃木坂46・初音ミク・椎名林檎の楽曲各20曲分の歌詞を学習させて分類するモデルを作ったことがあるのですが，そのときは精度が3割ちょっとだったので，今回の画像判定のモデルの精度に感動しています。

というか，全く方向性の違う3組で何で3割程度だったんだ…って感じでしたけどね。

形態素解析してクラスター分析のグラフ出すと割とばらけてたのに。

このcustomvision.aiを使った機械学習モデル作りは予備知識無しでも簡単にできるので楽しいですよ。実質的には画像読み込ませてタグ付けるだけだし。

ではでは。また何かで遊ぶかも。