以前「識別に利用できるライブラリ」でAI学習の定番である「Tensor Fow」を取り上げました。今回、文字認識としてTensor Fowを使ってみます。
資料はこちら → TensorFlow
①jupyter notebookを起動します。jupyter notebookは、Google drive→「Colaboratory」とすると利用できます。以前の「機械学習やpythonが簡単に使えるドライブ」を参照ください。② pip install Tensorのコードを記入して▶️Runクリックすると、Tensor Fowのインストールを開始します。③ tensorflowのライブラリkerasをインポート、④kerasのデータセットmnistを読み込み、変数mnistに代入、⑤ロードしたデータを学習用とテスト用に振り分けます。mnistは、手書きデータベースで、学習用に６万文字、テスト用に１万文字が入っています。学習用画像データx_train(0)の正解がy_train(0)にあり、テスト用データx_test(0)の正解がy_test(0)に格納しました。⑥グラフを描くmatplotlibをインポートし、⑦ x_train(0)の数値データを画像として表示すると崩れた「５」の文字データが表示されました。
文字認識は「分類器によって間違える」でも取り上げました。