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Googleの無料サービスTeachable Machineでロゴ判定AIモデルを作成してみた

最終更新日:2021/09/30

こんにちは、AIsmileyの伊藤です。

今回はGoogleの無料サービスTeachable Machineのご紹介です。

Teachable Machine」はGoogleが開発した機械学習のモデルをドラッグアンドドロップで作成できる無料サービスです。

本記事では、Teachable Machineの「画像プロジェクト」を使って、AIsmileyが作成した「チャットボットカオスマップ」と「画像認識AIカオスマップ」に掲載しているAIサービスのロゴ画像を学習させた「ロゴ判定AIモデル」を作成してみました。

サービスのロゴ画像から、これがどのカオスマップに掲載しているサービスか自動で判定させるAIモデルの作成を目指します。

 

■Teachable Machineにアクセスする

 

1. まずはTeachable Machineにアクセスします。

 

 

2. 「使ってみる」をクリックします。

 

 

■3種類のAIモデルから目的にあったモデルを選択

 

3. 「画像プロジェクト」「音声プロジェクト」「ポーズプロジェクト」の3種類のモデルの中から、「画像プロジェクト」を選択します。

 

 

4. 「標準の画像モデル」をクリックします。

 

 

■学習データをドラック&ドロップで機械学習

 

5. 「Class1」と「Class2」にそれぞれ画像サンプルをアップロードしていきます。それぞれClassに分かりやすいようにデータの名称を設定します。

 

 

6. 「チャットボットカオスマップ」と「画像認識AIカオスマップ」に掲載したAIサービスのロゴ画像をアップロードしたら、「モデルをトレーニングする」をクリックします。

 

 

7. 学習が完了したら、「Webcam」のプルダウン選択を「ファイル」に変更し、判定したいロゴ画像をアップロードします。

 

 

8. 出力結果はAIチャットボットのスコアが100%となりました。見事にAIサービスの種類をロゴ画像から「Firstcontact」が「チャットボットカオスマップ」に掲載していることを言い当てることが出来ました。

 

このほかにも人物の性別や動物の写真などを学習させることで、学習に使わなかった未知の写真や画像に対して、判断するオリジナルの画像認識AIモデルを作成することが可能です。

 

■自作の画像認識AIモデルがわずか5分で完成

 

エンジニア出身でない私でも簡単にTeachable Machineを使えば、ロゴ画像判定の画像認識AIモデルをわずか5分で作成することができました。Googleの無料サービスTeachable Machineは、簡単な画像判定が目的であればプログラミングのコードを書く必要はありません。簡単なドラックアンドドロップだけで、機械学習のモデルをデータサイエンティストでなくても、Pythonを勉強しなくても誰でも簡単にAIモデルが作成できます。

作成したモデルはエクスポートすることで、共有可能なリンクを発行することができます。Githubに投稿してコードとしてシェアすることもワンクリックで可能です。

いかがだったでしょうか。機械学習のモデルをドラッグアンドドロップで作成できる無料サービスを使って、あなたもAI開発の第一歩を踏み出してみて下さい。

 

ロゴ画像判定AIモデルの学習データで使用した各種AIカオスマップは、下記のリンクからお求めいただけます。

 

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