オンカジ初回入金k8 カジノ【初心者向け】「Amazon Rekognition Custom Labels」の音符画像解析で分かる、機械学習とラベリングの基本仮想通貨カジノパチンコ人気パチンコ店

かぐや様 19 巻おまけk8 カジノ

パチスロモンスターハンター狂竜戦線検定年月日　「Amazon Web Services」（AWS）AWS活用における便利な小技を簡潔に紹介する連載「AWSチートシート」。今回はAWSの機械学習サービスの一つ「Amazon Rekognition Custom Labels」の概要、ラベリング方法、API実行方法、解析結果を紹介します。

Amazon Rekognition Custom Labelsとは

　AWSが提供する機械学習サービスの一つで、任意の画像の物体を枠で囲み、枠に名前を付けることで、機械学習を行うサービスです。

　物体を枠で囲み、名前を付けるという一連の流れのことを「ラベリング」といいます。複数回ラベリングして機械学習を行うことで、画像が何を意味するのか解析することが可能になります。

解析対象

　今回は四分音符を対象にしました。前提としては、ト音記号上の音符で、単音のみを扱います。解析結果の音の名前は「ド」「レ」「ミ」「ファ」「ソ」「ラ」「シ」「ド」で表現します。また、調はハ長調（イ短調）で、#や♭などの変化記号は解析対象外です。

解析手順プロジェクトの作成データセットの作成ラベリング学習APIを利用して解析【手順1】プロジェクトの作成

　今回は「read_music」という名前でプロジェクトを作成します。「Amazon Rekognition」のトップ画面の左側のバーから「カスタムラベルを使用」を選択します。

　Amazon Rekognition Custom Labelsの画面に遷移後、画面左側のバーから「Projects」を選択します。

　初めてAmazon Rekognition Custom Labelsを利用するリージョンでは、「Amazon S3」バケットの作成を促されるので、「Create S3 bucket」ボタンをクリックして、バケットを作成します。

　プロジェクト一覧画面に遷移後、画面内のオレンジ色のボタン「Create project」をクリックします（画面内に2つボタンがありますが、どちらを選択しても結果は変わりません）。

　「Project name」に任意の名前を入力し、「Create project」ボタンをクリックします。

　これでプロジェクトの作成は完了です。

【手順2】データセットの作成#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコau ペイのチャージ方法