質問: ThesorFlow、機械学習の初学者です。TensorFlowの公式サイトを参照し、実装しながら学んでいます。 とりあえず、ここ「はじめてのニューラルネットワーク:分類問題の初歩」を実装して、耳にしたことがあるMobileNetV2がどんなものか知りたくて確認している最中です。 最終的には、画像分類をしたいと思っています。(例えば「3」の数字が何であるか予測するような) TensorFlow公式のMobileNetV2を使用したサイトTransfer learning with a pretrained ConvNetでは、モデルを評価したところで説明は終了?していました。その次のステップとして、どのように特定の画像をそのモデルで画像分類する?予測する?とか、ないのでしょうか。 私は、まさにそこ(実際に画像分類して正解を確かめるところ)を知りたいのですが。 初歩的な質問で(変な質問をしていたら)お恥ずかしいですが、MobileNetV2で画像分類まで説明しているサイトなどがあれば、アドバイスをお願い致します。(それとも、画像分類は、最初に実装したサイトの方法でできるのでしょうか) また、私のような超初級レベルで、最初に読むべき教科書的な参考書があれば、こちらもアドバイスをお願い致します。今は、本屋でよく見かける以下の本などを考えています。 scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
回答: tensorflowのサイトではダウンロードした画像を使用していますので、独自データで訓練・評価すれば良いかと思います。(学習(訓練)が上手くいくかどうかは別の話ですが)