今回はPeltarionという会社のプラットフォームで手書き文字の分類をするモデルを作りたいと思います。
会社のホームページにアクセスしたら「TRY FOR FREE」をクリックします。
無料のプランを選択します。
「SIGN UP」から登録をします。
左上の「New project」をクリックします。
今回は、用意されているデータセットを使うので「Data library」を選択します。
「MNIST -tutorial data」というデータを選択します。MNISTとは機械学習の画像認識でよく使われるデータセットです。
「Accept and import」をクリックします。
右上の「Save version」で1度データを保存し、「Use in new experiment」でExperiment wizardを開きます。
設定は初期のままにして「NEXT」、「Create」をクリックします。
ここで、モデルの詳細を見ることができます。Inputが画像データ、Targetが数値となっていて、その中身はCNNという画像認識でよく用いられるモデルが使われています。さらに、ここで細かいパラメータも変更できますが、今回は初期設定のままにします。
確認ができたら「RUN」をクリックし、学習を始めます。学習が完了したら「Evaluate」をクリックし、結果を確認できます。
結果を確認できたら上の4つのマークの1番右のものを選択します。
「New deployment」をクリックします。
「Enable」をクリックします。
「Test deployment」をクリックします。
左下の画像のマークのところに、手書き画像をアップロードします。
Result画面の三角マークをクリックします。
無事、正しい予測ができました。
最後に
今回はMNISTを使ってモデルを作成しますが、Peltarionのプラットフォームでは他にも、さまざまな画像認識、データ分析、テキストを使ったモデルを作成できます。興味がある方は、ぜひ試してみてください。
