ML.netで画像ファイルの正常と異常を判別するその３．０

2020年7月26日 14:48

前回のソースコード、そのままディレクトリ指定の部分をVB.netから指定して動かす予定です。
その前に一つ、問題提起を。

機械学習のソースコード、様々なソースコードがインターネットで公開されています。
機械学習を本当に世の中に普及させたいのであれば、もっと実用的なコードを公開していかないと普及しないと思います。

今回のサンプルコードも同じですが、元々のデータを学習用とテスト判定に分けて、結果を表示するところで終わりです。
これでは、実用的なコードではないですよね。

何でも良いから、学習結果を独自に用意したデータの判定に使って、結果がどうなるか表示して欲しいのです。
機械学習で何かを予測できるのであれば、実際に予測させて結果を見てみたいじゃないですか。

正確かどうかはわからないけれど、何かしら自分で試行錯誤して結果を出してみたい訳です。
今回は事前に用意されたコンクリートの写真ですけど、これを別の大量の写真に入れ替えてみて、判断させてみたり。

大量の鯛焼き写真を自分で用意して学習させ、この学習結果で指定した写真を判定してみたいじゃないですか。
こういう風に考えるのは私だけなのかな。

例えば、たこ焼きの写真を判定させて、結果が鯛焼きだったとしましょう。
写真の枚数が足りないのか、写真の質が悪いのか、色々と実験して学習をどうやって効率的に行うのか実験できます。

分かりやすいサンプルソースコードと大量のコメント、必ず動くサンプルソースコード。
そして、自分で指定した値やファイルを予測するサンプルソースコード。

自分自身が欲しいと思うから、私以外の誰かも欲しいと考えると思います。
だから、私が欲しいサンプルソースコード、今後も誰かのために書いていきたいと思います。

ML.netで画像ファイルの正常と異常を判別する その３．０