アラヤのデザイナーHです。みなさんは、機械学習を体験したことがありますか。
ここ数年注目を集めているのは、Microsoftの機械学習ツール「Lobe*1」です。現時点で「Lobe」は、Windows PCやMac上で動作する無料のGUIアプリケーションで、 機械学習に必要なトレーニングをノーコードで実行できます。
今回は、機械学習の素材として「サクマ式ドロップス*2」を使用して進めます。
機械学習の想定
実際には、それぞれの形状が異なるように加工されていますが、画像にした場合、似ているグループ内（AまたはB）で認識エラーが起こるかもしれません。
機械学習の手順
「Lobe」をダウンロードする
公式サイト（https://www.lobe.ai/）からダウンロードできます。
PCにインストールして「Lobe」を起動させ、プロジェクトを作成する
プロジェクト名を「サクマ式ドロップス」としました。
左パネルの「Label」タブを開く
画像をインポートして「Label」名を入力します。
ここでは8種類の「Label」×各5枚の画像（計40枚）を使用します。
※1種類の「Label」に最低５枚の画像が必要です。
左パネルの「Train」タブを開く
学習は自動的に開始されます。学習中のスコアが「Label」の全体と種類ごとに表示されます。
初回では、全体の「Correct」 は70%「Incorrect」 は30%でした。チョコ味とオレンジ味とパイン味が、ハッカ味に認識されています。
「Incorrect 」の画像の「Label」名を修正するため、再認識させます。
想定通り、いちご味が認識されず、オレンジ味と認識されています。
想定外で、りんご味がパイン味に認識されています。
「Correct」 は78%「Incorrect」 は22%になりました。
さらに「Incorrect 」の画像の「Label」名を修正するため、再認識させます。
左パネルの「Use」タブを開く
トレーニング結果を評価します。ここでは、Webカメラで映した実物を自動的に推論して「Label」判定しているところです。
「Label」名が正しければチェックマークを押します。
いちご味とオレンジ味を学習できました。
りんご味も正しく学習できました。
最終的に「Correct」 は100%になりました。
最後に「Lobe」で作成したモデルはエクスポートして、アプリ開発に使用することができますが、学校などでは、機械学習がどのようなものかを知るための教材として使用できるかもしれません。
*1 LobeはMICROSOFT CORPORATIONの登録商標です。
*2 サクマ式ドロップスは佐久間製菓株式会社およびサクマ製菓株式会社の登録商標です。