初めてのTensorFlow.js ―JavaScriptで学ぶ機械学習

6章高度なモデルとUI

実際に達成されるまでは、いつも不可能に思える。

—— ネルソン・マンデラ

モデルについて基本的なことは理解できました。ただモデルを利用するだけでなく、その結果を画像上にオーバーレイして表示することも可能です。これでなんでもできるようになったと思うかもしれません。しかし、モデルの返す結果は多様で複雑なものもあるいうことをあなたはすでに理解しているはずです。Tic-Tac-Toeモデルで必要なのは次の一手だけでしたが、それにもかかわらず9個のコマがすべて返され、モデルの出力を実際に利用するには事前に少し整理する必要がありました。モデルが複雑になると、このような出力の解釈に関する問題はさらに難しくなります。この章では物体検出に関する複雑なモデルをいくつか取り上げ、そのUIとコンセプトを見ながら、どのような問題が起こりえるのかを確認します。

まずは現在のワークフローがどのようになっているか再確認してみましょう。初めに、モデルを選択します。それから、それがレイヤーモデルかグラフモデルかを確認してください。その情報が見つけられなくても、実際にロードしてみると簡単に確認できます。

次にモデルの入力と出力がどのようになるかについて、形状だけでなくデータが実際に何を表現しているかを確認する必要があります。その後でデータをバッチ化してモデルのpredictを呼び出すと、期待どおりの結果が得られます。と、そのように思っていますよね？

残念ながら、ほかにも知っておかなければいけないことがあります。最高の最新モデルの中には、あなたの考えと大きく異なるものがあります。さまざまな点でそれらは非常に高度で、言い換えればより面倒です。といっても心配しないでください。これまでの章でテンソルを理解し、基礎を固めて、canvas上に認識結果もオーバーレイできるようになりました。あと少し説明を読めば、高度なモデルが提供する新しい世界を扱うことができるようになるでしょう。 ...