コンピュータビジョンのための実践機械学習 ―モデルアーキテクチャからMLOpsまで

2章機械学習モデル

	本章のコードは、本書のGitHubリポジトリ（https://github.com/takumiohym/practical-ml-vision-book-ja）の02_ml_modelsフォルダにあります。コードサンプルやノートブックのファイル名は必要に応じて明記します。

2.1　機械知覚のためのデータセット

本書では、実用的な問題を1つ取り上げ、さまざまな機械学習モデルを構築することで解決していきます。例えば、4,000枚近くの花の写真を集めてラベル付けされたデータセットがあるとします。例えば、以下で扱う5-flowersデータセットには5種類の花の画像があり（図2-1）、データセットのそれぞれの画像には、写っている花の種類がラベル付けされています。

図2-1　5-flowersデータセットの5種類の花（ヒナギク、タンポポ、バラ、ヒマワリ、チューリップ）の写真

例えば、ある画像に写っている花の種類を教えてくれるコンピュータプログラムを作りたいとします。機械学習モデルに学習させ、画像に写っているものを認識できるようにさせたいわけです。このようなタスクは機械知覚と呼ばれることがあります。特に、人間の視覚に類似した知覚であることから、コンピュータビジョン ...