機械学習でよくわからないまま画像識別して遊んでみる その1

今流行りの機械学習ですよ。

機械学習で何かくだらないことをしてみたいけど僕にはそんな知識は無かった

— ぷにお (@vl_o_lv) 2016年3月11日

とつぶやいた通り、試しに使ってみようと思ったAzure MLは私には難しすぎたんです。あれはちゃんと知識がある人が使わないと面白い使い方もできないんですよ。 サンプルとか見てもそれを応用することなんてできないんですよ！！

ということでヘタレプログラマーな私はMLのインスタンスをそっと削除しました。

画像識別に挑戦

巷ではAlphaGoが話題になっていますが、これの説明でたまに画像識別がでてきます。YouTubeに投稿された画像を学習させて猫を識別できるようになったとか言っていた気がします。

とりあえずこれに挑戦します。見た目がわかりやすいですし正解でも不正解でも面白そう。

概要設計

こんな感じ。

なんでもこたえられるってのはGoogleさんに任せるとして、学習したグループの中のどれに近いかを答えてもらおうと思います。

準備

学習用の画像がたくさん必要です。ググったらBing使うのがよさそうということが分かったので、Bingの画像サーチAPIを使ってサムネイルをガッツリいただきます。

@garicchiさんのサイトを見ながらやれば簡単にとれます。

Bing Search APIを使ってWeb検索を行うには(Json編) | garicchi.com

と、いうことで

6グループ各200枚のサムネイルをとってきました。

どんな画像がとれたかは実際にBingで検索すればわかると思います。

画像とって満足したので今回はここまで。 次から作っていくよー