初めてのTensorFlow.js ―JavaScriptで学ぶ機械学習

7章モデルの作成

我々は探求と過ちから学ぶ。

—— ゲーテ

私たちはTensorFlow Hubのモデルに縛られているわけではありません。刺激的なモデルは日々新しくツイートされたり、公開されたりして、コミュニティで話題に上がります。それらのモデルやアイデアはGoogleの承認が必要なハブとは異なる場所で共有されるだけでなく、場合によってはTensorFlow.jsで直接利用できないことさえあります。

柵で囲まれた小さな庭から跳び出して、野生のモデルとデータの利用を開始しましょう。本章は特に既存のモデルを元にモデルを作成する方法を新たに身につけることを目的としています。加えて、データを集めて解釈することにも挑戦します。

本章の内容は以下のとおりです。

• モデル変換を紹介します
• Teachable Machineを紹介します
• コンピュータービジョンモデルを訓練します
• 訓練データをどこで得られるかを再確認します
• 訓練のいくつかの主要なコンセプトを説明します

本章を終える頃には、モデルを作成する方法が身につき、データを使用して機械学習で問題を解決する手順をさらによく理解できるようになっているでしょう。

7.1　モデルのネットワークショッピングを超えて

TensorFlow.jsはそれほど昔からあったわけではありません。そのため利用できるモデルの数は限定的です。少なくともほかのフレームワークよりは少ないと言っていいでしょう。といっても、自分は運が悪かったと諦める必要はありません。ほかのフレームワーク上で訓練されたモデルを変換してTensorFlow.jsで利用するというのは珍しい話ではありません。既存のモデルを変換して新しい環境で動作させることができれば、最近開発されたばかりのリソースを見つけて刺激的なモデルを新たに作成することが可能になります。 ...