[本/雑誌]/IT農家のラズパイ製ディープ・ラーニング・カメラ 野菜を自動仕分けするAIマシン製作奮闘記 (CQ文庫

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小池誠/著/IT農家のラズパイ製ディープ・ラーニング・カメラ 野菜を自動仕分けするAIマシン製作奮闘記 (CQ文庫シリーズ)、メディア：BOOK、発売日：2020/03、重量：161g、商品コード：NEOBK-2468586、JANコード/ISBNコード：9784789850292
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発売日
2020/03
商品説明
今、ディープ・ラーニングが農業でも活用され始めています。一見すると難しそうなディープ・ラーニングですが、パソコンさえあれば誰でもすぐに開発を始められます。本書では、枝豆の選別とキュウリの等級判別を例に、ディープ・ラーニング開発を体験します。
収録内容
  1. イントロダクション 農耕機械の自動運転から大きさの選別、温度管理もお任せ!だれでもプロ農家になれる「ディープ・ラーニング」
  2. 第1部 体験学習「基礎編」枝豆の選別(インストール不要!ブラウザ上で試せるGoogle Colaboratory ステップ1 学習済みモデルの開発環境を準備する
  3. 正答率UPのキモ!撮影環境の準備から自動保存プログラム作成まで ステップ2 学習用データ「枝豆の画像」を集める
  4. 前処理してからファイル・フォーマットをそろえる ステップ3 枝豆の画像から学習&評価用データセットを作る
  5. 敵対的生成ネットワークGANで量産 ステップ4 枝豆の画像を増やして学習データを拡張する
  6. 10種類の方法で新たな画像を生成する ステップ5 枝豆の学習データをさらに増やす画像処理テクニック
  7. 2粒莢と3粒莢を識別するニューラル・ネットワークを構築 ステップ6 枝豆の画像から学習済みモデルを作成する)
  8. 第2部 体験学習「応用編」キュウリの等級判別(キュウリに傷を付けずに複数本の等級を同時に判定する ステップ1 マシンの仕様を決める
  9. トリミングやサイズ変換、正規化して正答率UPを図る ステップ2 ディープ・ラーニングに使う画像に施す処理のあれこれ
  10. 該当箇所を切り出して、長さや表面積、太さを算出する ステップ3 学習用データ「キュウリの画像」の収集&前処理
  11. Google TensorFlowでニューラル・ネットワークを生成 ステップ4 学習済みモデルの作成
  12. フィルタ数やサイズ、多層化、活性化関数などを最適化 ステップ5 学習済みモデルをチューニングして正答率を上げる
  13. 学習済みモデルをラズベリー・パイに取り込む ステップ6 キュウリ等級判別マシンの制作)
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