お問い合わせフォームへ2023.03.23技術関連プログラミング知識ゼロからGoogleColaboratoryでAI始めてみた(5)(前回記事の続きです)お久しぶりです。今回でGoogleClaboratoryはついに最終回です!ほぼ1年越しでやってきましたが12月になると2022年も早かったなーとしみじみ思います。最終回はお待ちかねの学習と検証回です!■学習フェーズまずは下記コードをコピペしてください。activation=‘softmax’))model.summary()めちゃめちゃ長いコードですいませんこれでも最低限学習できるようなシンプルなコードになっています。使い方ですが、前回のコードと同じく#の中の設定をいじるだけにしました。すべてコード上の説明通りなのですが、気を付けるポイントとして画像サイズとラベルと学習モデルの保存先はしっかり確認してください。実行するとプログレスバーで学習の進行度を教えてくれて、設定したエポック数分処理が終わると完了です。■モデル精度確認フェーズ学習モデルができたら下記コードを実行してみて下さい。#ymaxは変えずに、yminだけ変更plt.grid()plt.xlabel(‘epoch’)plt.ylabel(‘acc’)plt.show()このコードを実行すると写真のような正解率をグラフで確認することが出来ます。正解率の出力エポックごとに正解率が分かるのでちゃんと学習できているかどうかを確認することが出来ます。このグラフがぐちゃぐちゃだったり、最終エポックの正解率が低かったりするとモデルの精度が悪いので、学習の設定や画像データを見直してみて下さい。ところでこのグラフ、2種類ありますが青は学習に使ったデータの正解率青は学習に使ったデータの正解率で、オレンジは評価用(validation)データでの正解率を示しています。学校のテストの時に一度解いたことがある問題と全く一緒だと簡単ですよね。逆に習っている分野だけどそれが応用された問題だと難しかったりします。それと同じで、AIも学習したのと同じ画像で評価するのは簡単ですが、学習に使ってない画像で評価するのは難しいわけです。そのため学習していない画像でも、評価できるモデルが作れているか確認できるようになっています。■検証フェーズ最後に学習モデルを使った検証です。下記コードを使って検証しました。