手書き数字を認識するAIを作ってみよう : 目次
- 画像データの準備と確認
- 画像データを読み込んでみよう
- 画像データの一覧を読み込んでみよう
- 学習データとテストデータを準備する
- 保存したデータを開いてみる
- モデルを作る
- 学習（トレーニング）させてみよう
- モデルを評価しよう
- 学習データで認識させてみよう(1)
- 学習データで認識させてみよう(2)
- 学習データで認識させてみよう(3)
- テストデータで認識させてみよう
- モデルと重みパラメータを保存しよう
- 学習済みモデルをロードしよう
- 学習済みモデルをロードして，認識してみよう
画像データの準備と確認
モジュールの準備
後半ではTensorflow と Keras モジュールを使うので，予めインストールしておきます．Anaconda Prompt で pip install tensorflow と pip install keras を実行すれば良いでしょう．なお，インストールされているモジュールの一覧は pip list で確認できます．Jupyter Notebook のマジックコマンドを利用しても構いません．
データの準備
まず，手書き数字のデータを準備しよう．GitHub の公開リポジトリから tegaki-number.zip をダウンロードして，プロジェクト用のフォルダ内に展開しよう．なお，なお，展開したフォルダは png という名前になっているはずです．また後の作業のため，python のソースコードと同じフォルダに，展開した png フォルダがあることを確認しておきます．
展開した png フォルダには，数字手書き風の画像が100枚準備されています．
データの確認
展開した png フォルダにある 0-01.png ファイルを開き，拡大表示すると次のように見えるはずです．
これは 15 x 15 ピクセル（画素）の画像です．
次は，このファイルを python で読み込んで，リスト形式のデータに変換してみよう．