Azure Machine Learning Studio(2)~Azure Custom Visionサービス活用

Azure Machine Learning連載第二回では、Azure Custom Visionサービスを使って入力したナスの画像が出荷基準を満たすかどうかを判定する仕組みのプロトタイプを構築します。たくさんの生産者から集荷されたナスがベルトコンベアを流れる途中で、画像判定により不良品を見つけ出すような仕組みのイメージです。


Azure Machine Learning Studio(1)~夏秋ナスの生育予測を行う学習モデルの構築

本連載では機械学習における代表的な4パターンをAzureのプラットフォームサービスであるAzure Machine Learning Studioを用い、身近な課題を解決することを目指します。第一回ではAzure Learning Studioの基本的な機能を用いて、平均気温・湿度、降雨量、日照時間といった気象条件から、夏秋ナスの生育予測を行う学習モデル構築を模索します。