Pythonで始める画像認識！簡単なAIモデルの使い方

はじめに

こんにちは！AIや機械学習に興味がある方、特に画像認識に興味がある方に向けて、Pythonを使った簡単なAIモデルの使い方をご紹介します。画像認識は近年大変注目されていて、さまざまな分野で活用されています。では、さっそく始めてみましょう！

使用するライブラリ

まずは、AIモデルを使うために必要なライブラリをインストールしましょう。画像認識に便利な TensorFlow と、データを扱うための Pandas、因果推論に役立つ NumPy を使います。以下のコマンドでインストールできます。

pip install tensorflow pandas numpy

基本的な画像認識モデルの作成

次に、TensorFlowを使って簡単な画像認識モデルを作成します。Kerasという高水準APIを使用すると、初心者の方でも扱いやすくなります。以下は、MNISTデータセット（手書き数字の画像データ）を使ったモデルのコードです。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# データセットの読み込み
(トレーニング画像, トレーニングラベル), (テスト画像, テストラベル) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# データを前処理
トレーニング画像 = トレーニング画像.reshape((60000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255.0
テスト画像 = テスト画像.reshape((10000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255.0

# モデルの構築
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

# モデルのコンパイル
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# モデルの訓練
model.fit(トレーニング画像, トレーニングラベル, epochs=5)

モデルの評価

モデルの訓練が終わったら、テストデータを使ってモデルの評価を行います。以下のコードを使って、精度を確認してみましょう。

# モデルの評価
test_loss, test_acc = model.evaluate(テスト画像, テストラベル)
print('Test accuracy:', test_acc)

まとめ

いかがでしたでしょうか？今回はPythonを使って簡単な画像認識モデルを作成し、MNISTデータセットで訓練・評価を行いました。これをきっかけに、さらに深い機械学習の世界を探求してみてくださいね！あなたのアイデアで新たなプロジェクトをスタートするのも楽しそうです。