Watsonで画像認識！お米を炊くレベル

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お米炊くくらい！？簡単に
AIで画像認識してみよう！！
Pannovatty #1
Junki Sagawa

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お米炊くくらい！？簡単に
AIで画像認識してみよう！！
Pannovatty #1
Junki Sagawa

日本IBM Digital Developer Advocate
さがわじゅんき
佐川洵貴
専門：
• webアプリケーション開発
• iOSアプリケーション開発
• 先進ソリューション検討
所属：
• Digital BusinessGroup
• デベロッパー・アドボカシー事業部
座右の銘：
• 起きている間は、ITのことかそれ以外のことしか考えない

人工知能(AI)は
人間の知能のはたらきを模倣し,
機械(技術)で実現した能力です。
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7IBM Developer Advocacy 2019
Watson サービス一覧
2019年3月現在
Watson Assistant
アプリケーションに自然言語インターフェースを追加して
エンドユーザとのやり取りを自動化
Text to Speech
テキスト文章を音声に変換する
Speech to Text
音声をテキスト文章に変換する
Visual Recognition
画像コンテンツに含まれる意味を検出する
Discovery
先進的な洞察エンジンを利用して、データの隠れた
価値を解明し、回答やトレンドを発見する
Discovery News
Discovery上に実装され、エンリッチ情報も付加さ
れたニュースに関する公開データセット
Personality Insights
テキストから筆者の性格を推定する
Language Translator
テキストを他言語へ翻訳を行う
Natural Language Understanding
自然言語処理を通じてキーワード抽出、エンティティー
抽出、概念タグ付け、関係抽出などを行う
Natural Language Classifier
テキスト文章の分類を行う(質問の意図推定など)
Tone Analyzer(日本語未対応)
テキストから筆者の感情、社交性、文体を解析
Knowledge Studio
コーディングなしに、業務知識から生成した機械学習モ
デルで、非構造テキストデータから洞察を取得(学習支
援ツール)
心理系
言語系
照会応答系
知識探索系
音声系
画像系
https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/services-catalog.html

Cloud上で使えるサービス
・・・
Internet
PC
Azure
AWSGCP
IBM Cloud
Smart Phone
Server
各社クラウド
Direct Link

Watson API : REST形式のインターフェース
・・・
HTTP Request
GET
POST
PC
HTTP Response
JSON
JSON
Azure
AWSGCP
IBM Cloud
Smart Phone
Server
各社クラウド

Visual Recognition
 Food検出(Facial Detection):
- イメージ内の人物の食べ物を検出し、それが何であるかを示します。
 画像認識「一般種別」(General Tagging):
- 事前学習済みの分類器の出力を返します
 画像認識「カスタム」:
- 識別を行いたいクラスのイメージを事前学習させ、その分類器の出力を返します。
事前学習
不要
事前学習
必要
• 自分の画像を学習させて、画像認識のモデルを作成できるサービス。
• お米を炊くくらい簡単にできる。
• Food検出と一般的な“モノ”を認識するモデルは標準搭載。

お米を炊く手順
１. 画像を用意
１. お米を用意
2 お米を研ぐ
3. 炊飯器にいれてボタンを押す
2. 選ぶ、まとめる
3. アップロードしてボタンを押す
Watsonで画像認識する手順

作業の流れ
１. 画像を用意
１. お米を用意
2 お米を研ぐ
3. 炊飯器にいれてボタンを押す
2. 選ぶ、まとめる
3. アップロードしてボタンを押す
ほぼ同じレベル！！

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さっそくやってみましょう！

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事前準備
炊飯器を用意する

 https://ibm.biz/BdzNsH にアクセスする
 企業ドメインのアドレスでアカウント登録
 登録したアドレスにメールが届くので、Confirmボタンを押す
事前準備 IBM Cloudアカウントの取得がお済みでない方！！！
https://ibm.biz/BdzNsH
3分で終わります！！

STEP1: Visual Recognitionサービスの作成
1. https://ibm.biz/BdzNsH にブラウザでアクセスします。
2. 事前登録したメールアドレス/パスワードでログインします。
3. 画面上部の「カタログ」をクリックします。

1. 画面左のカテゴリー欄から、「AI」を選択します。
2. 画面をスクロールし、「Visual Recognition」をクリックします。

1. 地域が「ダラス」やプランがFreeになっていることを確認し、右側の作成ボタンをクリックします。

STEP2: Watson Studioサービスの作成
1. 画面上部の「カタログ」をクリックします。

1. 左側のカテゴリーから、AIを選択する
2. スクロールしていき、Watson Studioをクリックする

1. 先程と同様、ダラス、Freeを確認し作成ボタンをクリックします。

1. 作成が完了すると以下の画面に遷移するので、「Watson Studio」の起動ボタンをクリックします。

1. 少し待つと、以下の画面に自動で遷移します。
2. スクロールダウンし、Watson Services内に先程作成したVisual Recognitionがあることを確認し、Launch Toolをク
リックします。

 以下の画面が表示されれば、炊飯器の準備は完了です！お疲れさまでした！
 標準搭載のモデルを使って試しに画像認識してみましょう。

お試し：標準搭載のFoodモデルを試してみよう
 Foodモデルの「Test」ボタンをクリックします。

97％の確信度でお米！！
 「Test」タブを選択し、画面真ん中のスペースに任意の画像をドラッグ＆ドロップします。
※ browseボタンからファイルを選択することもできます。
お試し：標準搭載のFoodモデルを試してみよう

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わんちゃんの種類を判定する
画像認識モデル

STEP 1: わんちゃんの学習データを用意
以下3種類の画像セットをダウンロードします。
 ビーグル
https://github.com/junkisagawa/pannovatty/raw/master/beage.zip
 ハスキー
https://github.com/junkisagawa/pannovatty/raw/master/husky.zip
 ゴールデンレトリバー
https://github.com/junkisagawa/pannovatty/raw/master/golden.zip
※ 犬以外のモデルを作る方は、ご自身で１つのクラスに付き最低10枚の画像を用意してください。

STEP2: わんちゃんのモデルを作成する
1. Visual Recognition内で、Classify Imagesの中のCreate Modelボタンをクリックします。

 以下の画面が表示され、作成が完了すると自動で画面が遷移します。

 モデルを作成するプロジェクトを作ります。
1. Projectに任意の名前（例えばDog Recognition)を入力します。
2. 右側に、Storage・Watson Visual Recognitionの両方が選択されていることを確認します。

 Projectが作成できると、自動で以下の画面に遷移します。Project内に、モデルを作成していきましょう。
1. Default Custom Modelを、任意の画像認識モデル名に変更します（例えば犬モデル）

1. 画面右のUpload directly内に先程ダウンロードしたzipファイルをドラッグ＆ドロップします。
※ Browseボタンからファイルを選択することもできます
2. Golden/Husky/Beagleの3種類すべてドラッグ＆ドロップでアップロードします。

あとは炊けるのを待つだけ！！
1. モデル名の横にある、「Train Model」ボタンをクリックします。
待っている間に機械学習が進んでいるのですが、
どんな処理が起こってるか分からないのは炊飯器に似ていますね。
STEP3: いざ、炊飯。待つ。

お米のトリビア披露＆質疑応答

アンケートのお願い
 本勉強会のアンケートにご回答お願いします！
 フィードバックを踏まえてより良い企画を進めていくのでご協力ください！
https://forms.gle/b778d9zn66wEvf2o8

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