CNN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()

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Yuu113
初めまして。Yuu113と申します。 兵庫県出身、東京でシステムエンジニアをしております。現在は主にデータ分析、機械学習を活用してビジネスモデリングに取り組んでいます。日々学んだことや経験したことを整理していきたいと思い、ブログを始めました。旅行、カメラ、IT技術、江戸文化が大好きですので、これらについても記事にしていきたいと思っています。