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【物体検知】来客を分析して、Teams通知(ヤクルトモデル構築編)

2021 年 11 月 30 日 火曜日 by uma

概要

前回のおさらい。

“ヤクルトレディGO!!(*)”の一連の流れを構築するための、環境構築・実装をした。
yolov5に元々ついているデフォルトモデルを使用して、分析してみた。
※ 詳しくは【物体検知】来客を分析し、Teams通知してみた(環境構築/実装編)
ご覧ください。

今回は、収集したヤクルトさん画像、社員画像を使って、「yakult」モデルを構築してみます。

(*) : ある方から「ヤクルトさんが来た!通知システム」の名前を頂戴しました。

モデル構築編

おおまかには、以下の手順で行います。

  1. 収集した画像を「ヤクルトさん OR 社員」にラベリング
  2. 分析に適したフォルダ構成に仕分け
  3. トレーニング(★学習モデル構築)
  4. トレーニング結果を使って、動作確認

順を追って説明します。

(さらに…)

【物体検知】来客を分析して、Teams通知(環境構築/実装編)

2021 年 11 月 5 日 金曜日 by uma

毎朝、弊社にはヤクルトさんが来られて、ヤクルトを売りに来てくれます。
購入頻度の高い部署は奥側にいるため、気が付いた人が、毎回声掛けしに行っています。

毎回面倒なので、ITっぽく解決してみよう、と思い立ちました。
今回は、写真撮影し、その結果が”ヤクルトさん”なら、Teamsに「ヤクルトさん来られました!」を
通知するシステムを構築してみます。
※ 撮影した写真がヤクルトさんである、という判定は”yolo”で行います

yolo : https://www.renom.jp/ja/notebooks/tutorial/image_processing/yolo/notebook.html

以下、簡単ですが今回作成する「ヤクルトさん通知システム」のシステム構成概要です。

(さらに…)

Jupyter Notebook 事始め

2020 年 11 月 16 日 月曜日 by egamit

こんにちは。

機械学習の分野でPythonがよく使われています。

今回、機械学習の分野でデータ分析のツールとしてよく名前が出てくるJupyter Notebookについての紹介です。

Jupyter Notebookは、ノートブックと呼ばれるファイル(.ipynb)にプログラムや説明の文章、実行結果を記録できるツールです。

システム開発で利用するEclipseなどのIDEと異なる点としては、「実行結果を記録する」という点で、例えば、以下のイメージのようにソースコードと実行結果をセットで記録できる(まさにノートブックのよう)ことができ、試行錯誤の結果をソースコードとともに他のメンバーに共有できる点だと思います。

 

以上、今回はJupyter Notebook 事始めということでまずは、Jupyter Notebookとはどういったものかということを説明いたしました。

機械学習のお勉強(#1)「機械学習とは」

2017 年 7 月 18 日 火曜日 by sora

最近のより注目されている機械学習やAIについて勉強してみたくなりました。
そこで、まずは機械学習とは何ぞや!!っていうところから入っていきたいと思います。

機械学習とは…

  • 人工知能における研究課題の一つ
  • 人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法
  • 既存のデータをコンピュータを使用して分析し、将来の動作、結果、傾向を予測するもの
  • いろんなアルゴリズムがある

なるほどですが、AIとの違いは何でしょう??
(さらに…)