CNN（畳み込みニューラルネットワーク）でCIFER-10画像認識

普段はテーブルデータ分析がメインで、ニューラルネットワークは昔本で読んだっきり、実務で使う機会もなく忘れかけていたので、久々に復習しようと思い、記事にまとめておくことにしました。練習にはCIFAR-10のデータセットを使いました。それでは早速進めていきます。

環境準備

具体的には以下が必要です。
・計算機
・Jupyter Notebook / Jupyter Lab
・Python3
・Python3の機械学習ライブラリ群

これらの環境準備する場所ですが、以下の３通りのやり方があります。

１、ローカルPCに１から環境準備
２、AWS SageMakerを使う
３、Kaggleの無料Notebookを使う

画像データや音声データセットを扱うにはとにかくメモリが必要ですので、ローカルPCのメモリが16GBあればローカルPCでやっても良いでしょう。データセットが小さければ8GB PCでも可能でしょう。

２はこちらの記事を参照ください。ただし、利用料が発生するため、私は普段は１か３を利用しています。

１の方法はまた別で記事にまとめておこうと思います。

データセットの取得

CIFAR-10データセットとは？

(工事中)

CIFAR-10データセットのダウンロード

CIFAR-10画像セットはTensorflowのライブラリを通して簡単にダウンロードできてしまします。便利ですね。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10

(x_cifar_1, t_cifar_1), (x_cifar_2, t_cifar_2) = cifar10.load_data()