Create MLを試してみる - 若き研究者の日常

犬の犬種判別器を作ってみました．ガチで10分20分でできてしまったので，とても驚いている．．．

データセットはここから引っ張ってきた： Stanford Dogs Dataset | Kaggle

Create MLにディレクトリを放り投げるだけ．データ拡張とかも可能っぽい．今回はしなかった．

tensorboard的な学習具合も確認できる

訓練データ，評価データのスコアも確認可能

モデルのプレビューもすぐにできる．精度としては7割なので早速間違ってはいる．

ライブプレビューも可能．机にある青い鳥くんはパグと認識されている．

入力や出力も確認できる．

モデルの保存やXcodeへの輸出もすぐにできる．

次のステップはPyTorchからのモデルの輸入だが，それなりに引っかかるところはありそうだねぇ．【Coremltools】PyTorchのモデルをCoreMLに変換する際にハマりまくった話 #iOS - Qiita

他にもAudio Analysisを試してみた．以下のサイトから声優統計コーパスを拾ってくる．3人の女性声優様たちの声データである

ところが学習させたところあんまり識別率が良くない．まあ確かに，生データを聞いたけど自分でも正直3人の声の違いがあまり分からない．

この記事では非常にうまく性能が出ている．作者にお聞きしたところ各声は10分程度のデータだったとのこと．サザエさんなどのアニメではこの辺うまく声質の切り分けなどされているのかもしれない． SoundAnalysis + Create MLで話者認識 #Swift - Qiita

参考