分科会について

こんにちは。二人目のY.Mです。

TASCには分科会と呼ばれる業務とは別に特定の分野について勉強する会があり自分は”AI”の分科会に所属しています。
今回は分科会で実際に作ったものを説明しながらお見せしようと思います。

テーマは画像分類と呼ばれるものです。AIに画像を見せてあらかじめある回答郡の中から一つ選んでもらうものですね。
分科会に参加するのは今回が初めてだったので、簡単なものということで「手書き数字の判定」を行いました。
詳しい内容としましては0~9の数字を見せAIに判断してもらいます。

AI自体は最初はポンコツなので勉強させる必要があります。
勉強用のデータとして”MNIST”というもの使います。
MNISTは大量の手書き数字を保持したデータの塊です。こちらの大量の手書き数字からAIに手書き数字の特徴を覚えてもらいます。
実際に学習させてみます。

学習枚数が60000枚、学習結果をテストする枚数が10000枚です。この処理を5回繰り返してAIの頭を良くしていきます。

約10分ほどで学習が終了しました。

実際に自分の手書き数字を読み込ませてどれほどの精度になったか確かめてみます。

手書き画像↓

結果↓

学習はうまくできているみたいです。他の数字も確かめていきます。
手書き画像↓

結果↓

手書き画像↓

結果↓

学習は成功しているみたいですが、すべての結果が100%になっているので違和感も残ります。
試しに反転させた数字を読み込ませてみます。
手書き画像↓

結果↓

AIの想定上数字のみの判別ですので仕方ないですが思い込みの強いAIができてしまいました。
以上が分科会で作ったものの成果となります。興味がある方は是非ご自身でも詳しく調べてみてください。

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