[Amazon AI by ナレコム Advent Calendar 2018]の23日目の記事です。
Image Classification(画像分類)のサンプルである[Image-classification-lst-format-highlevel.ipynb]を試してみました。
ノートブックインスタンスの作成
Amazon SageMaker->ノートブックインスタンス->ノートブックインスタンスの作成、ノートブックインスタンス名を入力し、新規作成します。
ステータスがInService
になったら、Jupyterを開きます。
あとは、上から順に実行していきます。
前処理
1.IAMロールとS3バケットの設定
2.イメージの取得
3.データの準備
4.lstの例を表示
5.データをS3にアップロード
6.RecordIO fileに変換する
学習
1.SageMaker Estimatorの作成
2.パイパーパラメータの設定
3.データタイプとチャンネルの設定
4.学習
推論
1.モデルをデプロイ
2.テスト画像のダウンロード
3.推論を実行
75%の確率でbathtub
と判別されました。
4.エンドポイントの削除
まとめ
Caltech256
データセットを用いて、Image Classificationを行いました。
他のデータセットでもやってみたいと思います。