自宅のパソコンで簡単にできる機械学習・人工知能プログラミング - 画像認識(数値予測)に挑戦してみましょう。Python AIプログラミング初学者の方でも、わかりやすいように、学習用のデータの確認方法から、画像認識アプリを作成するまでを解説しておきました。
Python(パイソン)機械学習ライブラリのscikit-learn(サイキットラーン:sklearn)を使って、手書き数字画像の学習データの確認から、画像認識アプリ開発・プログラミング(数字認識・数値認識)までを解説しています。
画像認識では、機械学習(Machine Learning)の教師あり学習(Supervised learning)のパターン認識モデルのサポートベクトルマシーン(サポートベクターマシーン - Support Vector Machine:SVM)を使っています。
【動画の内容】
1.scikit-learn学習用データのチュートリアル
0:04
:scikit-learnの学習データの読み込み・表示
1:55
:scikit-learnの数値データの画像化(1つ版)
4:49
:【複数版】scikit-learnの数値データの画像化
2.画像認識アプリの作り方
7:24
:【画像認識】scikit-learnで数字予測AIプログラミング
12:44
:【画像認識アプリ】scikit-learnで数字予測AIアプリ開発
動画で紹介しているPythoon AIのサンプルコード・画像ファイルを、
Pythonで機械学習・人工知能(AI)プログラミング入門 | 数字の画像認識(anaconda - Jupyterノートブック版)
http://fanblogs.jp/hajimetecpc/archive/802/0の記事に掲載しておきましたので、AI学習の際の時間短縮などにお役立てください。
by RehabC