演習 - Custom Vision のテストとトレーニングを反復する
AI をトレーニングしたので、クイック テストを行って、これまでの精度を確認することができます。 Azure Custom Vision ポータルの右上隅にある [クイック テスト] ボタンを選択します。
AI のトレーニングに使用 "しなかった" 画像を選択します。画像は 4 MB 以下でなければならないことを忘れないでください。
テストが即座に実行されます。 実行されると、次の画像のようなものが表示されます。
AI は、Bungee が画像内の 2 か所に含まれている可能性があると判断しましたが、顔全体を含む境界ボックスでは、Bungee がそこにいる確率がより高いことに注意してください。
AI に挑戦する
これはかなり簡単なテストでした。 AI のトレーニングに使用した画像は、Bungee とその全身だけで、画像内に他のオブジェクトはありませんでした。 画像の大部分が Bungee の顔である場合、AI は Bungee を見つける可能性があります。 しかし、映画からより複雑な画像を追加するとどうなるでしょうか?
AI は、この画像内で Bungee を見つけることは "まったく" できなかったことがわかります。 Jack Rabbit の横に隠れている Bungee を見つけるのは、私でも少し難しいことです。 しかし、心配はありません。 反復することができます。
より多くの画像を使ってトレーニングする
今度は、より多くの画像を使ってトレーニングします。 探しているオブジェクトを含む画像をさらに追加しますが、オブジェクトをまったく含まない画像もいくつか追加します。 さらに効果的なのは、あなたのオブジェクトに似ているがそうではないオブジェクトがある画像を探すことです。 たとえば、映画の Bungee の画像をさらに増やしてトレーニングしたり、Not Bungee タグを作成したり、Bungee ではない他のキャラクターにタグを付けたりすることができます。
思い出してください。AI をトレーニングするには、少なくともタグあたり 15 枚の画像が必要です。
Custom Vision ポータルの右上にある [トレーニング] ボタンを選択し、[Quick Training]\(クイック トレーニング\) を再度選択します。
AI を再テストする
これで、トレーニング セット内のまだ使用していない画像を使用して AI を再度テストできます。
この 2 回目のイテレーションでは、62.2% の確率で、画像内のオブジェクトの 1 つが Bungee であるというより確実な予測が得られています。 他のキャラクターごとに 1 つずつ作成するのではなく、他のすべてのキャラクターを Not Bungee カテゴリにグループ化したため、Bungee ではないオブジェクトに関する AI の信頼度はそれほど高くありません。
イテレーションを継続する
基本を理解したので、AI モデルに対してイテレーションを継続することができます。 必ず、AI のトレーニングと AI のテストに使用している画像を把握しておいてください。そうすれば、モデルが 95% の精度で予測したときに思わず興奮しすぎることはありません。