ディープラーニングの代表的手法「cnn」により画像認識を行う機械学習モデルを構築してみる。cnnによる深層学習がどのようなものか体験しよう。 今回のサンプルコードでは、機械学習の「モデル」（cnn_model.json）の読み込みと、機械学習の「重み」（cnn_weights.h5）の読み込みを行い画像認識AIを作成しています。 上手く認識出来るでしょうか？ #1 ライブラリのインポート等 . Flaskで、その作成したモデルLoadし、ローカルのブラウザで、顔画像を選択すると類似度が返ってくるアプリを作成します。 類似度が0に近くなれば似ているということになります。 Webサービスと機械学習モデルのやりとりは以下の図のように行なっています。 気長に待ちましょう． 総括.
学習時間ですが，学習データ約200枚，エポック数1000でおよそ6時間です． PCはMacBook Proで後はこちらです． ・2.3GHz intel core i5 ・メモリ16GB.
三編に渡って画像生成をやりましたがやっぱり面白い技術ですね． アノテーションの差がai(人工知能)の質を決める。ディープラーニング、機械学習用のための教師データ（画像・音声）作成はttピーエムにお任せください。高品質で低価格なアノテーションサービスを提供致 …
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt