Kerasでディープラーニング! Pythonで始める機械学習入門

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今回は機械学習ライブラリKerasを使ったディープラーニングの実装方法についてまとめてみました。

この記事はこんな方におすすめ
  • これからディープラーニングを始めてみたい
  • ディープラーニングに興味があるけど、どこから手をつけていいかわからない
  • まずはディープラーニングのモデルを作って動かしたい

これから機械学習を始めてみたいという方向けに、Kerasの入門編としてなるべくシンプルなプログラムの構成にしてみました。ソースコードも全て公開していますので、ぜひ試してみてください。

また、機械学習を習得したい方向けに、AI特化のPythonプログラミングスクールも以下の記事で紹介しています。あわせてご覧ください。

目次

Tensor Flowとは

TensorFlowはGoogleが開発した大規模計算ライブラリーです。
機械学習や深層学習でよく利用されますが、多次元行列計算が可能な汎用ライブラリーです。

ライセンスは、商用利用可能なオープンソースとなっており、企業や個人が自由に使用することができます。

機械学習ライブラリ Kerasとは

KerasはTensorFlow上で動作するディープニューラルネットワークライブラリです。ライブラリはPythonで記述されており、TensorFlowを使用したディープニューラルネットワークをよりシンプルなコードで実装することができます。

Kerasもライセンスは、商用利用可能なオープンソースとなっており、企業や個人が自由に使用することができます。

開発環境

Kerasを使ったアプリケーションの開発環境については、Google Colaboratorを使用することでWebブラウザ上で行うことが可能です。(もちろんローカルのPCでも可能です)

Google Colaboratorの使い方については以下の記事で解説しています。

ディープラーニング 実践

ここからは実際にPythonのプログラムを作成して、ディープラーニングのモデルを構築していきます。
全部で5つの工程を、各記事でソースコード付きで解析しており、順番に進めいていくとディープラーニングで画像の判別をするプログラムを動作させることができます。

画像データの収集

機械学習を始める上でまず必要となるのが、モデルに学習させるデータです。
今回はWeb上にある画像データをPythonのスクレイピングで大量に自動収集する方法を使います。

画像データの読み込み

icrawlerを使って収集した画像ファイルは、指定したディレクトリ保存されています。そのファイルをPythonプログラムから扱えるように、画像処理ライブラリOpenCVを使って読み込みます。

データの正規化

収集した画像を機械学習で扱いやすいように正規化します。

訓練データとテストデータの作成

Python用機械学習ライブラリscikit-learnを使用して、ディープラーニングに必要なデータを作成します。
画像データとラベルデータに対して必要な前処理を行った後、データを訓練データとテストデータに分割します。

モデルの学習と検証

実際にKerasを使用してニューラルネットワークの層を構築し、データを学習させます。
また、実際にどれくらいの精度で画像の判別ができるのか、モデルの検証を行います。

学習モデルの保存と読み込み

Kerasで一度作成した学習モデルをファイルに保存したり、読み込んで使用する方法を以下の記事で解説しています。
学習モデルをファイルに出力することで、学習時とは別の環境でモデルを使用することが可能になります。

まとめ

今回はKerasを使ってディープラーニングを実装する方法を解説しました。記事で公開したプログラムを作成することで、まずは一連の動作を確認することができたかと思います。
このプログラムをベースにして、さらにディープラーニングの物体検出精度の向上にトライしてみてください。

また、効率的にPythonのプログラミングを学びたい方はオンラインスクールがおすすめです。

DMMが運営するPythonオンラインスクール:DMM WEBCAMP 学習コース(Pythonコース)


機械学習の入門におすすめの書籍についても以下の記事で紹介していますので、あわせてご覧ください。



それでは、また次の記事でお会いしましょう。

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