Microsoftがノーコードの「Lobe」を無料公開 機械学習モデルを作成してみた

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Lobeは、米マイクロソフト(Microsoft)が無料で公開している機械学習ツールで、学習から推論までをノーコードで実行できます。今回は、Lobeを使って犬と猫を判別するモデルを作成していきます。

1.学習データの準備

まずは、学習データの準備としてLobeというフォルダの中に、catとdogというフォルダを作成し、それぞれの中に猫と犬の画像を30枚ずつ用意します。

2.学習データのアップロード

Lobeを開くと、このような画面になります。

左側のLabel、Train、PlayがLabelになっていることを確認し、右上のimportをクリックすると、images、Camera、Datasetの3つが現れます。画像を1枚ずつ選択する場合はimages、カメラで撮影する場合はCameraを選択します。今回はフォルダを用意したので、Datasetを選びます。

Choose Datasetを選択し、先ほど作成したLobeフォルダを開きます。

imagesやCameraで画像を1枚ずつアップロードすると、毎回ラベルをつける必要があります。ここでLabel Using Folder Nameを選択すると、フォルダの名前(今回はcatとdog)のラベルが自動でつくので便利です。

3.データの学習

学習といってもアップロードするだけで自動で学習してくれるので、待つだけです。左側のTrainをクリックすると、学習が終わったことが確認できます。

(画像はすべてUnsplashから)

4.推論してみる

学習が終わったら左側のPlayを選択して、学習に使わなかったデータをアップロードします。

正しく推論することができました。

(画像はUnsplashから)

最後に

今回は、Lobeを使い、まったくコードを書かずに、犬と猫を判別するモデルを作成しました。基本的に画像をアップロードするだけでできるので、誰でも簡単に機械学習のモデルを作成できると思います。ぜひ皆さんも試してみてください!