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1 はじめに
CX事業本部の平内（SIN）です。
Lobeは、Microsoftによって無料で公開されている機械学習ツール（アプリ）です。Windows及び、Macで利用でき、学習から推論まで全てローカルで実行するようになっています。
ローカルで簡単に機械学習のモデルが作成できるという事で、早速やってみました。
アヒルとトマト羊を分類するモデルが、データ作成から学習、推論まで、5分程度で出来てしまいました。動画は、作成したモデルで推論している様子です。
2 テンプレート
現在、ベータ版ということで、「イメージ分類」だけとなってますが、Object DetectionとData ClassficationがCOMING SOONとなっていました。
3 作業環境
Macにも対応しているとの事ですが、私の手元では、Windowsの方が安定して利用できたので、今回の作業は、Windows 10で行っています。
4 インストール
セットアップは、ホームページ上の「DOWNLOAD」からインストーラ（Lobe.exe）をダウンロードして実行するだけです。
5 データセット
データセットの作成（ラベル付け）は、左ペインのLabelから行います。
ImportからCameraを選択すると、Webカメラの画像からデータセットが作成できます。
ラベルを入力し、シャッターボタンを押すと、次々のラベル付き画像が収集される仕組みです。
AHIRUとTOMATOで、それぞれ60枚程度作成しました。と言っても、カメラの角度を変えながら、クリックするだけです。
6 学習
左ペインのTrainingを選択すると、学習の状況が確認できます。なお、「学習を開始する」という明示的なアクションは無く、データを追加した時点で、順次、学習が進んているようです。
今回試している分類が単純なせいもあると思いますが、少し待つと、100%の正解となってしまいました。
7 推論
左ペインのPlayで推論を確認できます。今回は、Cameraを選択し、動画で確認しました。
8 追加学習
もし、推論結果に間違いがあった場合は、右下のアイコンをクリックすることで、データセットに追加され、そのまま、追加で学習が始まり、精度を上げることが出来ます。
9 エクスポート
今回、まだ試していないのですが、作成したモデルは、TensorFlowなどにエクスポートが可能になっているようです。
10 最後に
ほんと凄いツールです。機械学習のハードルが一気に下がること間違いないと思います。 この後、TensorFlowへのエクスポートなど試してみたいと思います。
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