====== 01. ml5.js ======
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ml5.jsは、機械学習の訓練済みモデルを簡単に利用できるJavaScriptライブラリです。TensorFlow.jsが元になっているらしいです。
ml5.jsを用いて、画像分類をやってみたいと思います。
===== 開発環境 =====
Windows10
Chrome
===== CodeSandbox上でml5.jsを用いて画像分類 =====
-CodeSandboxで新規JavaScriptアプリを作成
-cat.jpgを用意してCodeSandboxにアップロード
-コーディング
==== CodeSandboxで新規JavaScriptアプリを作成 ====
https://codesandbox.io/ で、新規JavaScriptアプリを作成
{{:tensorflow.js:pasted:20210202-071300.png}}
GitHubアカウントなどでサインインします。
{{:tensorflow.js:pasted:20210202-071521.png}}
GitHubアカウントのIDとパスワードを入力したのち、新規SandBoxを作成
{{:tensorflow.js:pasted:20210202-071704.png}}
Vanilla(通常のJavaScript)を選択します。
{{:tensorflow.js:pasted:20210202-072030.png}}
以下のようになります。
{{:tensorflow.js:pasted:20210202-072237.png}}
==== cat.jpgを用意してCodeSandboxにアップロード ====
https://www.pakutaso.com/20191230358post-24834.html から猫の写真をダウンロードして、cat.jpgという名前で保存します。
{{:tensorflow.js:pasted:20210202-072827.png}}
src のすぐ右側にマウスを持っていき、『↑』をクリックします。
{{:tensorflow.js:pasted:20210202-072938.png}}
先ほどの、cat.jpg を選択してアップロードします。
{{:tensorflow.js:pasted:20210202-073039.png}}
これで、cat.jpgがsrc/ フォルダにアップロードされました。
{{:tensorflow.js:pasted:20210202-073122.png}}
==== コーディング ====
index.html を以下のように変更します。
Getting Started with ml5.js
{{:tensorflow.js:pasted:20210202-074359.png}}
src/index.js を以下のように変更します。
しかし、CodeSandbox上では、うまく、ml5が動作しませんでした。
-ローカル環境でindex.htmlとsketch.jsを作成。cat.jpgをダウンロード
-ローカル環境でpredict
-GitHubにプッシュ(アップロード)
-GitHub Pagesの設定
でできました。
参照元:https://github.com/ml5js/ml5-library/tree/main/examples/javascript/ImageClassification/ImageClassification
ソースコード:https://github.com/adash333/ml5-cat
デモサイト:https://adash333.github.io/ml5-cat/
{{:tensorflow.js:pasted:20210202-085231.png}}
===== 見出し =====
https://ml5js.org/
公式サイト
https://note.com/npaka/n/nab42a3a4808a
ml5.js 入門
npaka
2020/08/23 10:51
https://okikata.org/altphoto/ml5js.html
[やってみる]ml5.jsをやってみよう
https://blog.tagbangers.co.jp/ja/2020/09/17/ml5-p5
ml5.jsで体験する機械学習
17 Sep 2020
by Shitara Daigo
===== その他 =====
https://qiita.com/Gerbera/items/165a4d026cf4999ef5b2
@Gerbera
2019年12月01日
Google の Teachable Machine を使い、コーディングなしで手軽に画像認識をしてみる
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/progedu/1271729.html
Google製「Teachable Machine」の機械学習で簡単に音声認識データを作る ~TensorFlowの技術を「Scratch」で活用
狩野 さやか2020年8月20日 06:55
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/progedu/1273286.html
「Teachable Machine」で機械学習した音声認識データを使って「Scratch」でプログラミング ~拡張機能「TM2Scratch」を専用の「Scratch」で
狩野 さやか2020年8月27日 14:49
===== 見出し =====
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