“庭の雑草抜きにAIを活用しよう”というアイデア

データサイエンティスト育成コース本講座卒業（SE担当）

この発表のポイント・見どころ

家庭菜園などをしているご家庭で、雑草以外を除去するリスクをおさえるために、雑草を判定する画像認識モデルを構築しました。モデル作成することによる金銭的なインパクトや、画像データの準備からモデル精度向上までの一連のプロセスがわかりやすく盛り込まれた発表内容となっています。画像認識について興味のある方にとっては特に必見の内容です。

独学では限界を感じた人工知能やデータ分析の深さ

もともと人工知能やデータ分析には興味があり、自己啓発で独学をしていましたが、独学では限界を感じ、教えてくれるところをインターネットで探していたところ、データミックスを見つけ、説明会に参加したのがきっかけで受講したいと思いました。

身近な生活の中にあるデータを活用して課題解決に取り組む

業務で画像を使っていることや、身近な生活の中で画像を使って課題を解決できるものを見つけて、今後の業務に活かせるものがないかを考えていました。そこで、庭の雑草抜きの手伝いを依頼されて、抜いていいものと悪いものが判別できなかったことから、AIを使って判別できるようにするものを作ろうと考え、卒業発表のテーマにしました。

自分で学習用データから準備し、いろいろな学習モデルを活用し、自分でも想定していないほどの高精度のモデルができました。ただ、物体検出までやりたかったのですが、間に合わなかったのが残念でした。最初は、Pythonを使ったことがなかったのですが、いろいろなデータを加工して scikit-learn などのライブラリを使うことで機械学習、深層学習を行えるようになりました。