実践 機械学習システム

10.3

 より難しいデータセットを分類する

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（付加価値をつけられること）は、どのような特徴量をデザインするかということ、つまり特徴エンジニ

アリングについてなのです。そのため、データセットに対する洞察にこそ価値があると言えます。

10.3

　より難しいデータセットを分類する

先ほど扱ったデータセットは、テクスチャ特徴量を用いてクラス分類を行うのには簡単なデータセッ

トでした。実際、ビジネスの観点から興味深い問題であっても、そのほとんどは比較的簡単な問題で

す。しかし、時には困難な問題にも遭遇します。その際は、先進のより優れた技術を使わなければ良

い結果を出すことができないでしょう。

それでは前と同じような構成（クラスごとに画像が分けられている）のパブリックなデータセットを

テストしたいと思います。扱うクラスは「動物・車・交通機関・風景」の4つです。

前に議論した3つのクラスを比較した時と比べて、今回扱うクラス

のほうが見分けるのが困難です。

「風景・建物・テキスト」のクラスでは、それぞれテクスチャが異なっていました。しかし、今回のデー

タセットでは、テクスチャをクラス分類の“目印”として用いることは難しいでしょう。たとえば、図

10-12の画像は「動物」クラスの画像の例です。

図10-12

図10-13の画像は、「車」クラスの画像です。

図10-13