サルでもわかる機械学習

機械学習（画像分類の場合）の最初の難関は、

＜１＞ラベル付きの画像を大量に集めて

＜２＞画像を特定のサイズにリサイズしたりして、機械学習プログラム用のデータセットを作成する

ところにあると思われます。Windowsアプリ版のNeural Network Consoleは、この「画像を特定のサイズにリサイズして」、「csvファイルなどのデータセットを作成する」という面倒な作業を、GUI操作のみ（クリック操作のみ）でやってくれていたところがすごいところでした。しかし、Cloud版では、その機能は2017/11/12時点ではまだ実装されていないらしいです。

ということで、できる限りGUI操作のみで自前データをNeuralNetworkConsoleCloudにアップロードできるか、tryしてみます。

Windows 8.1 Pro(Windows 7やMacでも可能だと思われます)
Chrome

Neural Network Console Cloudの開始とサンプルコードの実行についてはNeuralNetworkConsoleCloud(SONY)をご覧下さい。

（０）Cドライブ直下に、nncc/ という名前のフォルダを作成しておきます。最終的なフォルダ構成は、以下のようになります。

C:/nncc/
   |-images/
       |-appleorange3/
           |-apple/
               |-a001.jpg
               |-a002.jpg
               |- ...
           |-orange/
               |-o001.jpg
               |-o002.jpg
               |- ...          
   |-datasets/
       |-appleorange3/
           |-apple/
               |-a001.png
               |-a002.png
               |- ...
           |-orange/
               |-o001.png
               |-o002.png
               |- ...     
           |-train.csv

（１）C:/nncc/の中に、images/ 　フォルダを作成し、さらに、 appleorange3/ フォルダを作成し、その中に

  |-apple/
  |-orange/

フォルダを作成する。

（２）Google検索でりんごとオレンジの画像を集めて、それぞれのフォルダに、半角英数字で、jpgファイルで保存する。(最初からpngファイルで保存してもかまわないが、googleの画像検索で画像を保存しようとすると、jpgファイルになることが多い。)

（３）C:/nncc/の中に、datasets/ 　フォルダを作成し、さらに、 appleorange3/ フォルダを作成し、その中に

  |-apple/
  |-orange/

フォルダを作成する。

（４）images/フォルダの中の、２つのフォルダ（apple/ と orange/　フォルダ）の中身を、

https://bulkresizephotos.com/

を用いて、28×28のpngファイルに変換し、さらに、

http://pngjpg.com/ja/

を用いて、jpgファイルをpngファイルに変換し、それぞれ、datasets/フォルダの中の、２つのフォルダ（apple/ と orange/　フォルダ）に保存する。

（５）エクセルファイルの作成

datasets/ フォルダの中に、

train.xlsx

ファイルを作成し、以下のような感じでリストを作成

（６）エクセルファイルを、別名で保存で、csvファイルで保存。

上記のエクセルファイル“train.xlsx”を、「名前をつけて保存」で、“train.csv”という名前でcsvファイルで保存。

train.csvをメモ帳で開くと、以下のようになっています。

（７）Neural Network Console Cloudの、nnc_uploader.exe　を利用して、クラウド上に、画像データセットをアップロードするときは、上記で作成したdatasets/ フォルダの中の、train.csv を指定することになります。

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