nhn-techorus https://blog.hatena.ne.jp/nhn-techorus/ Chorus Journal | NHN テコラスがお届けする技術メディア https://journal.nhn-techorus.com/ AI・データ こんにちは。データサイエンスチーム tmtkです。 この記事では、桜とコスモスの写真を分類する機械学習モデルを、転移学習を用いて作成します。 はじめに 前回の記事では、VGG16をファインチューニングすることで、桜とコスモスの写真を分類する機械学習モデルを作成しました。 今回は、学習済みのVGG16を特徴量抽出に使い、SVMと組み合わせることで、桜とコスモスの写真を分類する機械学習モデルを作成します。このような方法を、転移学習といいます。 実験 前々回の記事と同じ準備の下で実験をします。 IPythonを起動します。 [bash] ipython3 [/bash] 訓練データを読み込みます。 … 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fjournal.nhn-techorus.com%2Fentry%2Farchives%2F8352" title="画像分類の機械学習モデルを作成する(3)転移学習で精度100% - Chorus Journal | NHN テコラスがお届けする技術メディア" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/n/nhn-techorus/20261009/20261009130427.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2018-05-09 15:30:14 rich https://journal.nhn-techorus.com/entry/archives/8352 1.0 100%