【AI・データ分析】④GPUマシンで手書き文字を判定してみました!

前回、「GPUが無事動きました!」という話でした。

今回はGPUを実際使ってみようと思います。

 

手書き文字を分類してみる

突然ですが、問題です。

これは数字の何でしょうか。

 

 

そう、「7」ですね。

これは手書きで書かれた数字の画像で、「7」と書かれています。

というのは、人間には簡単に判断できますよね。

 

じゃあこれを、プログラムで判断するには、どうすればいいでしょうか。

普通にプログラムで書こうとすると、難しそうですよね。

 

そこで、GPUと深層学習を使って、画像の特徴を学習してもらい、

どの画像が数字の何なのかを判定してもらおうと思います。

手順

こんな手順でやってみます。

手順1.まず学習なしで、10000枚の手書き文字画像に、どの数値が書かれているか判定してもらいます。

(ほぼ当てずっぽうなので、全然当たらないと思います。)

手順2.次に、60000枚の手書き文字画像を学習してもらった上で、10000枚の画像を判定してもらいます。

 

手順1:当てずっぽうで判定した結果

画像の上の数字が、「判定された」数字です。

(9枚抜粋しています)

全然あたってませんね・・・

 

正答率も見てみました。

 

 

「accuracy」の下に書いてある数値で、全体のうち何割当てられたのかが記載されています。

正答率10%ということですね。

10枚中9枚は外している状態です。

 

手順2:60000枚学習して判定した結果

次に、60000枚の手書き文字画像から、各数値の特徴を学習した上で、判定してみました。

結果はこちら。

 

抜粋された9枚はすべて正解です。

 

正答率を見てみると・・・

 

正答率97.8%になりました。

 

 

【次回予告】

GPUで実際に深層学習をしてみました。

これでひとまず、使えるということはわかりましたね。

 

次回は、深層学習による「画像分類」によって、ISAPlanで「あること」をしようと思っています。

その構想?について書こうかなと思います。

 

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