EeePCの軌跡

表紙見てたら、今の私にとってキャッチーなキーワードが並んでいたもので、つい買ってしまいました。

Interface 2017年3月号です。

テーマは”人工知能”を”Raspberry Pi”で動かす！

その人工知能＋Raspberry Pi活用事例として最近注目を浴びた、あの”キュウリ自動選別”の事例まで紹介されてます。

最初にGoogle人工知能(TensorFlow)についてのわかりやすい図解が載ってます。

私も最近、部長に同じプレゼンやりました。

TensorFlowで”高精度なAI”を”比較的簡単に作れる”てな感じでしゃべったんですが、この図解も”Raspberry Pi”というところ以外はほぼ同じですね。

この人工知能とRaspberry Piが組み合わさると何ができるのか？という事例。

なかなかわかりやすいんですけど、2つ目の”酔っ払い判断装置”はちょっとやばいかと・・・酔っぱらい過ぎると家に入れないそうですが、これ本当にやったらマジやばくねぇ？

さて、そのRaspberry Piと人工知能(TensorFlow)を組み合わせた、あの”キュウリ自動選別コンピュータ”が特集されてました。

現状では9割以上の判別能力になってるみたいです。なかなかのものですね。

この記事にはこの装置の構造図、および使った部品一式、そしてキュウリの画像データ入手先、ソースコードまでついてました。

つまり、頑張れば自分でもキュウリ自動選別機が作れてしまうという、なんとも太っ腹な特集。

中身はぜひご自身でお買い上げの上確かめていただきたいところですが、私がこの記事を読んでてわかったことは、

・ Windows側で学習させて、Raspberry Piにその学習データを受け渡し(変換要)て運用

・ 使ってるソースコードそのものは”TensorFlowで歴代「クラウン」の画像を判別させてみた”でも使ってるMNISTのコードをベースにしたものを使用していたこと

ですね。

てっきり、もっとすごいコード使っているのかと思いきや、アルゴリズム的にはあまり変わらないというのはびっくり。これでキュウリが選別できるんですね。

もっとも、キュウリの写真はなるべく判別しやすくするため余計な情報が入らないよう、背景を白くしたり、3面から撮影(上面、正面、側面)したりと、いろいろ工夫されてます。

学習データの質って、大事ですね。

で、読み進めていくと、TensorFlowを使ったプログラムの作り方に入っていきます。

最初はMNISTの手書き数字認識をさせるプログラムの動作から入り、これを応用した画像認識のプログラムに入るんですが・・・

その題材がなんと”ブッシュ元大統領(息子の方)”の顔識別。

もしかすると”ト〇ンプ大統領”識別機がやりたかったんじゃないかと思われるこの章。まあ、あまり現役の大統領を題材にするのはよろしくないという判断でしょうかね？

大人の勘繰りはともかく、中身はわりとしっかり作られてます。題材の集め方、顔部分の切り出し方、などなど。

その他のディープラーニング用フレームワークの紹介もありました。

Caffe、Kerasは効いたことがありますが、まだほかにもあるんですね。

ほかにも”深層学習あんちょこ”というコーナーでは、機械学習の手法、パーセプトロン、ニューラルネットワークの逆伝播などなど、この分野のわりと謎めいたキーワードの説明が簡単に載せられてました。参考になります。

画像認識を使って、何か電子工作を動かしたい・・・という願望があれば、まずこのInterface 3月号を入手されることをお勧めします。

ブラックボックス部分を認識しようとするのは非常に大変ですが、動かすだけであればこれを読むだけでも十分じゃないかと。

実際に動かしてみて、あとで動作原理に迫るというアプローチも(私もそうですが)ありじゃないかと思います。

”人工知能”的な何かを作ってみて考えるにはいい題材です、今月のInterface。

Interface(インターフェース) 2017年 03 月号