コース: Microsoft Azure AI Fundamentals（AI-900）試験対策：Computer Vision
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画像データの学習
このレッスンでは、 画像データを学習する際に、 コンピューターは、 データの何に注目するのかを 見ていきます。 AI-900 の範囲では、 画像データを学習するための 数学の高度な知識や プログラミングの技術は、 求められません。 しかし、画像データの性質を 理解することは、大事です。 画像データは、 「表形式」のデータよりも 複雑でサイズが大きいものです。 複雑でサイズが大きいデータを どのように学習するのだろうと 思うかもしれません。 しかし実は、 確かにサイズは大きいのですが、 画像データは、その中身のルールは 非常に簡単です。 画像とは、各ピクセルの色を 数値で表したものです。 具体的な例で見ていきましょう。 簡単な例で見てみます。 例えば、この画像は、 ある点は黒、また別の点は白という 点の集まりです。 ここで、各点のことを ピクセルと言います。 各ピクセルの色は、黒は０、 白は 255 のように、 決まっています。 ということは、 この画像は、数値で表すと、 ０や 255 といった値が 配列として並んでいるもの、と言えます。 つまり、数値が集まったデータです。 カラー画像は、どうでしょうか。 カラー画像は、 各点、ピクセルごとに 赤、緑、青の３つの要素について、 それぞれ数値を持っています。 例えば、紫の点は、 赤が 150、 緑が０、 青が 255 のような値を持ちます。 黄色の点は、 赤と緑が 255、 青が０のように、 数値が決まります。 カラー画像についても、 数は多いですが、 数値の集まりだということです。 画像とは、 各ピクセルごとに 個別の色、数値を持った要素の集まり ということです。 このルールは、 画像の内容、また利用目的によらず、 一定です。 つまり、例えばカラー画像の場合、 RGB が０,０,０ならば そのピクセルは黒、 255, 255, 255 ならば そのピクセルは白、 というルールは一定です。 つまり、数値の意味は同じということです。 サイズは大きいものの、 数値が多数並んだものと考えると、 画像データの特徴を 見つけ出すことができれば、 画像について、学習できると言えます。 画像データの性質は、 画像処理において、大事な考え方です。 ここで、しっかり理解しておきましょう。
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