Google Teachable Machine で画像認識
Teachable Machine とは
Google が提供する、ブラウザ上で機械学習モデルが作成できるツールです。
機械学習やプログラミングに関する知識が不要で、誰でも簡単にモデルを作成できます。現在は、画像・音声・ポーズ の3種類のモデルを作成できます。
画像認識モデルを作る
今回は「画像認識モデル」を作ってみました！
作り方はとっても簡単。大まかに次の3ステップで完成しちゃいます😳
さっそく作っていきましょう〜💪
まずは「使ってみる」をクリックします！
「画像プロジェクト」を選びます。
判定させる対象物を撮影します。角度を変えながらできるだけ多く撮影しましょう。
撮影できたら、「クラス名」を入力します。
次にトレーニングをします。少し時間がかかるのでそのまま待ちます。
トレーニングが完了したら、リアルタイムに判定を試せます！
コリラックマをカメラに映してみると、「100% コリラックマ」と判定されました。すごい！！🎉🎉
作成したモデルはエクスポートするとプログラムから使えるようになります。
どう活用できる？
作成した機械学習モデル、どのような使い方ができるのでしょう？Teachable Machine のサイトでは、以下のような活用事例が紹介されています。
画像認識モデルを利用した、お菓子を仕分ける機械や... 🍩
こちらも画像認識を利用して、バナナが熟しているかを判断するツール🍌
それからこちらは、「Project Euphonia」という Google のアクセシビリティ への取り組み。画像認識モデルを利用して顔の動きを判定してスマートデバイスを起動したり、音声認識モデルを利用して発話障害のある人の音声を認識できるようにしたり、さまざまに活用されています。
そのほかにも、工場での検品や、ゲームなど、様々な用途に利用できそうですね。わたしは自分の表情を認識して、そのときに合わせた絵文字を自動で入力してくれるツールがほしいです🤔笑
今回紹介しなかった「音声」「ポーズ」の学習モデルもいろいろできそうで面白そうです！
学習モデルは簡単に作成できるので、ぜひ試してみてください😌🌟
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