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H2O.aiに画像データを取り込む方法を調べているが見つからず

H2O.aiは、Nueral Network Console(SONY)は当然のこと、まだChainerやKerasが出ていないときから、GUI操作でDeep Learningができるフリーソフト(Java上で動く)として登場していたものである。

日本語のサイトはほとんど無い。

インストールと、MNISTの実行に関しては、以下のページに記載しました。

機械学習ソフトH2O.aiのインストール

http://twosquirrel.mints.ne.jp/dokuwiki/doku.php/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%BD%E3%83%95%E3%83%88h2o.ai

H2O.aiで手書き数字MNIST分類
http://twosquirrel.mints.ne.jp/dokuwiki/doku.php/h2o.ai%E3%81%A7%E6%89%8B%E6%9B%B8%E3%81%8D%E6%95%B0%E5%AD%97mnist%E5%88%86%E9%A1%9E

昔、以下のような記事を記載したこともありました。

http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19536

http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19574

ところが、これ、データセットの準備が大変。私が調べた限りでは、自前の画像を機械学習したいとき、たとえば、りんごとオレンジの画像が30枚ずつくらいあって、その2つの分類を学習させたいときなどは、画像とラベルのセットを、全て数値にして、1個のcsvファイルにしてからでないと、読み込めないらしい。

これでは、(特に画像処理に関しては、)普及しないであろう。

少し調べてみたい。

 

h2o ai image import dataset でググってみても、pythonなどで画像からcsvファイルへの変換を記載した解説サイトすら見つからず。。。

image

どうしよう。。。画像データを、pythonなどを用いてcsvファイルに変換するくらいなら(そんなことができる人なら)、そのあとはそのまま、ChainerやKeras使いますよね。あと、Deep Learningといえば、特に画像処理では畳み込みニューラルネットワークが必須であるが、モデルに、どのようにConvolutionやMax Poolingの層を入れたらよいのかぱっと見で分からなかった。調べが足りないだけかもしれないが。。。

ただ、それ以外のところは、H2O.aiはGUI操作のみで全てできるし、英語だけど、全体的に結構親切で分かりやすそう。画像データの取り込みがGUI操作で行うことができないところが非常に惜しい。

さて、Windows8.1とWindows10のみではあるが、画像処理もGUI操作でできるようにしたSONYのNeural Network Consoleは、今後、普及するのだろうか?ぜひ、Neural Network Console Cloudでも、アプリ版と同様の画像処理ができるようなシステムにしていただきたいところではあります。

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