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「初めてのWatson」
ハンズオン
2016年11⽉7⽇/14⽇
井上 研⼀ (@inoccu)
確認
• Bluemixのアカウントは作成しましたか?
• 地域「⽶国南部」で組織とスペースを作成していますか?
• Monacaのアカウントは作成しましたか?
• PC/MacにChrome、スマートフォン(Android/iPhone)に
Monacaデバッガーはインストールしてありますか?
⾃⼰紹介
• 井上 研⼀
• ITエンジニア
• ITCA認定 ITコーディネータ(経済産業省推進資格)
• アルティザンエッジ合同会社 代表社員・CEO
• Tech Garden School 講師(CakePHP等)
• こどもプログラミング 中野まなびじゅく 講師(Scratch/Arduino)
• 2000年より某SIerで業務向けWebシステム等の開発に携わる
• 2013年7⽉にアルティザンエッジ合同会社を創業
• @IT「JobSchedulerをNagiosと連携して⾃動化!」(2014/1)
• 第1回Cordova勉強会「Cordovaで業務アプリを作る」(2014/11)
⼈⼯知能の研究者ではありません
• 書籍にも書いたことですが・・・ (「おわりに」など)
• Watsonの導⼊プロジェクト(2案件)や、機械学習の活⽤など
を「開発のお仕事の⼀環として」やっています。
• あくまで現場⽬線で「初めてのWatson」や2冊⽬となる⼈⼯知
能系の書籍の執筆を⾏っています。
• 今⽇のハンズオンをきっかけにして、Watsonはもちろん、そ
の他の⼈⼯知能も試してみてください。実際のプロジェクトに
活⽤してみてください!( Watsonは特に簡単です!!)
• きっと損はしません!!!
書籍「初めてのWatson」
著者:井上研⼀ 出版:リックテレコム
B5変型版 224ページ
定価:2,200円+税 2016年10⽉下旬刊⾏
ISBN:978-4-86594-052-7
https://www.amazon.co.jp/dp/4865940529
本書は「Watsonを使ってみたい」という⽅向けの解説書で
す。「Watsonとは何か?」からスタートし、クラウドサー
ビスIBM Bluemixの無料枠を使ってWatsonを動かしたり、
簡単なボットアプリや画像認識アプリを作ります。ITエン
ジニアに限らず、JavaScriptが書ける⽅なら、⼀般ビジネ
スマンや学⽣さんでも、余さず本書を活⽤できるでしょう。
「初めてのWatson」⽬次
1. Watsonを知るための6つの
質問
2. ⼈⼯知能とは何か?
3. とにかくWatsonを体験して
みよう
4. Watsonでできること
5. Node-REDでTwitter Botを
作ろう
6. 画像認識アプリを作ろう
7. Watsonの可能性
ハンズオンの対象
今⽇のハンズオンは・・・
• 書籍「初めてのWatson」の第6章にある顔認識アプリを作って
みます。
• ⼈⼯知能(機械学習)の醍醐味は、⾃分で準備したデータで学
習モデルを作ったり、その精度を⾼めたりする「学習フェー
ズ」にあると思います・・・。
• しかし、データの準備が⼤変ですし、Watsonが学習に要する
時間が読めないということもあり、ハンズオンには不向きなの
です・・・。
• なので、Watsonに実装済みの学習モデル(顔認識)を使った
ハンズオンとなることをご了承ください。
独⾃の学習モデル
Watsonデフォルト
の学習モデルを使⽤
する場合は、学習
フェーズは必要ない
Watsonデフォルトの学習モデル:
・画像分類のデフォルト分類器
・顔認識
書籍:P129
Visual Recognition
Visual Recognitionの有効化
• Bluemixダッシュボード>カタログ>Watson>Visual
Recognition
• 画⾯最下部の「作成」
※既にVisual Recognitionのインスタンスがある⽅は、それを
使っていただいても構いません。
書籍:P127
api_keyの確認
Monaca
Monaca Debugger
書籍:P193
• アプリのインストール後、Monacaの
ユーザID/パスワードでログインしてお
いてください。
プロジェクトのインポート
• Monacaの演習が⽬的ではないので、既にできあがったプロ
ジェクトをインポートして、⾃分の環境のVisual Recognition
インスタンスを使うようにコードを記述していきます。
• 画⾯遷移と撮影機能は実装済みです。
ダウンロードURL
http://bit.ly/2dXBIGU
プロジェクトのインポート
インポート完了(Watson Camera)
Monaca IDE
index.htmlを開く
アプリの概要
撮影画⾯ (page1)
• Cameraボタン
Face Detectボタン
結果表⽰画⾯
(page2)
Watson
Visual
Recognition
API Referenceの確認(1)
API Referenceの確認(2)
Visual Recognitionでできること
• Classify an image(画像の分類)
• デフォルトの学習モデル
• 独⾃の学習モデル
• Detect faces(顔の認識)
• Collections (Similarity Search:類似画像の検索)
• 2016/9/8 Beta版リリース
• Text Recognition(画像内の⽂字列の認識)
• 2016/9/8 Beta版クローズ
Detect faces(顔認識)
Visual Recognition APIの呼び出し
//画像ファイルのアップロード(顔認識APIの呼び出し)
var url = 'https://gateway-a.watsonplatform.net/visual-
recognition/api/v3/detect_faces?api_key=' + apiKey +
'&version=2016-05-20';
var options = new FileUploadOptions();
options.fileKey = 'images_file';
options.fileName = 'uploadfile.jpg';
options.mimeType = 'image/jpeg';
var fileTransfer = new FileTransfer();
書籍:P199
APIからの出⼒を表⽰(1)
fileTransfer.upload(photoFileUri, url, function(r) {
//顔認識APIからのレスポンスを処理
var response = JSON.parse(r.response);
var image = response.images[0];
var text = '';
//recognize...部分を書き換え
var message = document.getElementById('message');
message.innerHTML = text;
}, function(error) {
alert(error.code);
}, options, true);
書籍:P199
ここに次スライドの
コードが⼊ります
Android4.xの⽅は重要!
APIからの出⼒を表⽰(2)
if ('faces' in image) {
if (image.faces.length > 0) {
//顔認識ができた場合
var face = image.faces[0];
//年齢
text += 'Age: ';
if ('max' in face.age && 'min' in face.age) {
//年齢の上限と下限が認識された場合
text += face.age.min + ' - ' + face.age.max + ' (' + face.age.score + ')<br>';
}
} else {
//顔認識ができなかった場合
text += 'not found!';
}
} else if ('error' in image) {
//その他のエラーがあった場合
text += image.error.description;
}
書籍:P199
書籍のコードより、
⼀部省略しています。
Watsonからのレスポンス
//顔認識APIからのレスポンスを処理
console.log(r.response);
var response = JSON.parse(r.response);
• 年齢の上限または下限だけが結果になった場合にも対応しま
しょう。
• 性別の表⽰もしてみましょう。
この⾏を追加
書籍:P199
<応⽤編>
画像の分類
※顔認識ができた⽅はチャレンジしてみましょう!
Classify an image(画像の分類)
APIの違い
• 顔認識
https://gateway-a.watsonplatform.net/visual-
recognition/api/v3/detect_faces?api_key={api-
key}&version=2016-05-20
• 画像の分類(パラメータファイルを使⽤しない場合)
https://gateway-a.watsonplatform.net/visual-
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