画像認識入門

目次

🖼️ 画像認識の概念

• 画像認識とは何ですか？
• 画像認識のフレーバー
• 画像分類とは？
• オブジェクト検出とは？
• 機械学習の視点からの画像認識の仕組み

🧠 ニューラルネットワークの構造

• ニューラルネットワークの概要
• 入力層、中間層、出力層の役割
• ニューラルネットワークのアーキテクチャ
• 出力層の構造

🏋️‍♂️ 機械学習モデルの構築

• 機械学習モデルの構築方法
• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の役割
• 画像分類のための特徴抽出

📱 ML Kitによる画像認識

• ML Kitの概要
• ML Kitを使った画像認識の実装方法
• ML Kitの利点と欠点

🤖 AndroidとiOSでの実装方法

• Android Studioでの画像認識アプリの作成手順
• Xcodeでの画像認識アプリの作成手順
• AndroidとiOSのアプリ開発の比較

💻 コーディングの始め方

• 次のコーディングラボの概要
• AndroidとiOSでのアプリ開発のステップバイステップガイド

画像認識の概念

画像の内容を認識するコンピューターの概念は、コンピュータービジョンと呼ばれます。これは、単に画像を構成するデータを見るのではなく、画像の内容を理解することを指します。コンピュータービジョンには、さまざまな種類があります。その中でも最も一般的なものは、画像分類またはラベリングです。これは、画像の主要な内容が決定されるところです。また、オブジェクト検出もあります。これは、画像内の一般的なオブジェクトが見つかり、それらが画像内のどこにあるかを示すボックスが提供されるものです。

## 🖼️ 画像分類とは？

画像分類とは、コンピューターに画像を与えると、その画像に何が含まれているかを判断させるプロセスです。ニューラルネットワークを使用して、画像分類を実行することができます。ニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層から構成されています。入力層には画像のピクセルデータが入力され、出力層では画像が何であるかに関する確率が得られます。これにより、画像認識が可能になります。