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転移学習を用いたOxford Petsの分類
AI for Beginners Curriculumのラボ課題。
課題
ペットの保育園向けに、すべてのペットをカタログ化するアプリケーションを開発する必要があると想像してください。このアプリケーションの素晴らしい機能の1つは、写真から自動的に品種を判別することです。この課題では、転移学習を使用して、Oxford-IIITペットデータセットから実際のペット画像を分類します。
データセット
使用するのは、35種類の犬と猫の品種を含むオリジナルのOxford-IIITペットデータセットです。
データセットをダウンロードするには、以下のコードスニペットを使用してください：
!wget https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/data/images.tar.gz
!tar xfz images.tar.gz
!rm images.tar.gz
ノートブックの開始
ラボを始めるには、OxfordPets.ipynbを開いてください。
学びのポイント
転移学習と事前学習済みネットワークを使用することで、現実世界の画像分類問題を比較的簡単に解決できます。ただし、事前学習済みネットワークは、似た種類の画像に対してはうまく機能しますが、非常に異なる種類の画像（例：医療画像）を分類し始めると、結果が大幅に悪化する可能性があります。
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