【ノーコードで誰でもできる】はじめてAIモデルを設計して検査AIをつくってみた！-AIモデル設計②編-
MENOUのAI開発ソフトウェア「MENOU-TE（メノート）」を使って、非エンジニアである広報担当が、ノーコードで実際に一人でAIを使った外観検査の設計をしてみました📝
AIモデル設計前半は下記よりご覧いただけます🤓
今回はAIモデル設計編の後編で、前半で③アノテーションまで完了したので、④AI学習をするからです。
①プロジェクトの新規作成
②分類AIのカスタマイズ
③アノテーション
④AI学習をする 👈
⑤評価の確認
下記の動画でもプロセスとツールの解説を確認できますので、ぜひご参考にしてください。
④AI学習をする
1)［トレーニング］タブをクリックして、学習パラメータの項目をそれぞれ設定します。
使用デバイス：［GPU: 0］または［CPU］を選択
※GPU推奨。GPUを使用することで解析速度が上がります。使用しているPCのスペックに搭載がされていない場合は、CPUを選択してください。
学習エポック数：［100~10000］の数字を選択
※学習を何回繰り返すかを指定するパラメーターです。データ量や解析内容などにより計算結果が異なり最適な学習エポック数は変わりますが、MENOU-TEではほとんどのケースで良い結果が得られる1000をデフォルトとしています。今回はパソコンのスペックと時間の都合により300で設定しました。
２）上部中央にある▶ボタンをクリックするだけでAIの学習が開始されます！
※途中で学習を停止したい場合は、右の■ボタンで学習を止めることも可能です。
3）学習が完了すると下記のポップが出るので［OK］でダッシュボード画面に移動します
⑤評価の確認
ダッシュボードを開き、学習モデルの推論結果を確認することができます。
結果サマリーのヒストグラムでAI推論結果を確認することができます。
📍横軸【実行結果】：AIの解析結果の情報
📍縦軸【正解】：アノテーションした画像の情報
OK 14枚・NG 10枚と人がアノテーションした画像に対して、AIの解析結果はOK 16（14+2）枚・NG 8枚との結果となりました。
例）横軸「OK」と縦軸「NG」で交わる数字「２」の読み解き方🤔
NGのアノテーションした画像を、AIはOKと認識していますので、２枚は未検出という結果になります。
NGの正解率が80%となっており、もう少し精度を高められそうなので追加学習をしていきます。
➡次回は追加学習について紹介します。
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