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AIを活用した機械学習(画像分類)の流れとポイント

入門
2020-08-20

AIについて勉強をし始めると、「機械学習」「画像分類」という言葉も頻繁に目にするようになります。機械学習とは、AIにおける要素技術の1つだと言えますが、具体的にどのようなことを行うのでしょうか?

本コラムでは、画像分類を例として、機械学習の流れとポイントについてお伝えします。

機械学習の目的はテストデータに対し、正しい予測を行うこと

先ほど、機械学習とはAIにおける要素技術の1つだとお伝えしました。AI(人工知能)がより人間に近づき、追い越すためには、人間が積む「経験」の代わりに、AIに「大量のデータ」を与えて、大量のデータの中に潜む法則を見つけられるようになることが必要です。
参照:AIとは何か?機械学習や深層学習との関係とは?

また、機械学習の目的はテストデータに対し、正しい予測を行うことにあります。例えば、類似した大量の画像をそれぞれの属性ごとに分類する際には、訓練データを使いAIに学習させた後、どれだけテストデータに対して正しくそれぞれの画像を分類できるかにより精度の評価を行います。

AIを活用して画像分類を行う際の機械学習の処理の流れ

ではAIを活用して画像分類を行う際の機械学習の処理の流れについて見てみましょう。
例えば、『画像を「猫」「犬」「牛」のいずれかに分類する』というミッションがあるとします。人間は画像を見て、これは猫だ、これは犬だ、と判断します。この判断を機械学習させるとしたら、どのような流れになるでしょうか?

機会学習で画像を「猫」「犬」「牛」のいずれかに分類する

 

大きな流れとしては、
1.それぞれの画像から「猫」「犬」「牛」を区別する「特徴」を抽出する
2.予測器を作成する
3.未知の画像を「猫」「犬」「牛」のいずかに分類する
となります。

1.にある区別するための特徴とは、例えば、目の形、しっぽの長さ、体の形、口の形などですが、機械学習においてはそれぞれの特徴を数値に置き換えます。

例えば、
目の形:長径と短径の比を計算する
尻尾の長さ:mを単位とした数値にする
体の色:色はRGB値で表現できる
口の形:形状パターンを10個用意し、一番近いパターンの番号で数値化する
とすると、6個の数字の並びができます。

 

6次元ベクトル

 

これを6次元ベクトルと呼びます。また、画像を特徴づける量なので特徴量と呼ばれます。

ここではわかりやすいように目の形や尻尾の長さを取り上げましたが、実際には数学と画像処理を駆使して特徴量を抽出していきます。ベクトルの長さも6次元ではなく128次元だったり、4096次元だったりします。
つまり、画像は多次元ベクトルで表現されるのです。

特徴量を抽出

 

特徴量を抽出 多次元ベクトル

 

特徴量抽出器により、ラベルと紐づいている大量の画像がラベル付きの多次元ベクトルに変換されます。特徴量抽出器は人間が頭をひねって考え出したアルゴリズムで、高度な数学が使われています。

ベクトルと空間の関係

画像から求めた多次元ベクトルは、多次元空間内の点であるため、全てのベクトルを多次元空間内へ配置していきます。

ベクトルを多次元空間内へ配置

次に、識別器により、この空間内に境界面を作成し、学習により識別器の各種パラメータを決めれば学習終了です。

境界面を作成し学習により識別器の各種パラメータを決定

テスト画像の予測手順は以下のようになります。

機械学習の予測手順

機械学習の一般的な流れ

ここまでは機械学習の一例として画像分類を示しましたが、機械学習(教師あり)の一般的な手順を示すと、以下のようになります。

1.大量のラベル付きデータを用意する
2.特徴量抽出器でデータ1つを1つの特徴量に変換する
3.学習により識別器を作る
4.特徴量抽出器と識別器を使い予測を行なう

学習(訓練)時

テスト時

CCTの画像分類システム開発事例

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物件画像のカテゴリ分けを自動化するエンジン

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