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ペットの顔の分類

AI for Beginners Curriculumからのラボ課題。

課題

ペットの保育園のために、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。このようなアプリケーションの素晴らしい機能の一つは、写真から自動的に犬種を特定することです。これは、ニューラルネットワークを使用して成功裏に行うことができます。

Pet Facesデータセットを使用して、異なる犬と猫の犬種を分類するために畳み込みニューラルネットワークを訓練する必要があります。

データセット

私たちは、Oxford-IIITのペットデータセットから派生したPet Facesデータセットを使用します。このデータセットには、35種類の異なる犬種と猫種が含まれています。

データセットをダウンロードするには、このコードスニペットを使用してください：

!wget https://mslearntensorflowlp.blob.core.windows.net/data/petfaces.tar.gz
!tar xfz petfaces.tar.gz
!rm petfaces.tar.gz

ノートブックの開始

PetFaces.ipynbを開いてラボを開始します。

学び

あなたは、ゼロから画像分類の比較的複雑な問題を解決しました！クラスがかなり多かったにもかかわらず、合理的な精度を達成することができました！また、トップ-k精度を測定することは意味があります。なぜなら、明確に異ならないいくつかのクラスを人間でさえ混同するのが簡単だからです。

免責事項:
この文書は、機械ベースのAI翻訳サービスを使用して翻訳されています。正確性を追求していますが、自動翻訳には誤りや不正確さが含まれる可能性があることにご注意ください。原文はその母国語において権威ある情報源と見なされるべきです。重要な情報については、専門の人間翻訳を推奨します。この翻訳の使用に起因する誤解や誤解釈について、当社は責任を負いません。