はじめに
あなたは鳥類学者であり、鳥の行動、生理学、保護とその生息地について研究しています。 その研究には、多くの場合、鳥の活動の調査、記録、レポートが含まれています。 データの収集に役立つように、画像内の鳥種を識別する機械学習モデルを構築します。 絶滅危惧種の鳥をより適切に記録して、個体数の増加に役立てたいとも考えています。 また、鳥について知識を深めることは、住んでいる地域の自然現象について自分や他の人が学習する優れた方法です。
この Microsoft Learn モジュールでは、Azure AI Custom Vision サービスを使用して、鳥の画像から種を識別する機械学習モデルを作成します。 Cornell Lab of Ornithology (Cornell Lab) の NABirds データセットを使用して、鳥の新しい写真で種を認識するモデルをトレーニングします。 新しいデータでこのモデルを使用すると、鳥の習性の傾向とパターンを文書化するために役立ちます。
機械学習モデルの構築とトレーニングに使用するデータは、Cornell Lab から提供されたものです。写真家、寄稿者、および All About Birds サイトへの閲覧者に深く感謝します。 この資料は、全米科学財団から助成金 #1010818 の支援を受けた研究に基づいています。 このモジュールには、完全なデータセットのサブセットが含まれています。 完全なデータセットをダウンロードすることができます。 データセットの特定の詳細については、Computer Vision Foundation から PDF ファイルをダウンロードすることができます。
学習の目的
このモジュールでは、次のことを行います。
- 機械学習の概要を理解する
- Azure AI サービスで事前トレーニング済みの機械学習モデルを使用する方法を学習する
- Azure で Custom Vision サービスを使用する方法を学習する
- カスタム機械学習モデルを構築する
- Custom Vision を使用して作成したモデルをデプロイする
前提条件
- Azure アカウント
- Azure でリソースを作成する方法に関する基本的な知識
- (省略可能) Azure portal ではなく、Python を使って画像をアップロードしてタグ付けすることを選ぶ場合は、Python の操作に関する基本的な理解が必要です