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Raspberry Pi 5でPythonによる教師あり機械学習を実装する

Last updated at Posted at 2025-10-23

1. はじめに

花粉の同定作業は、現在も主に目視による判定に依存しています。
しかしこの方法は、測定者の経験や熟練度に左右されやすく、結果にばらつきが生じるという課題があります。

特に春など、花粉症が猛威を振るう時期に行われる空中花粉の散布量調査では、観測する花粉の数が膨大で、単純な計測だけでも大変な作業です。さらに、それらを種ごとに分類・同定する作業は多くの労力を要します。

一方で、空中花粉だけでなく、地層中に埋没した化石花粉も存在します。
これらは過去の環境(古環境)を推定する上で非常に重要な情報源であり、私が所属する研究室では主にこの「化石花粉」を対象に研究を行っています。

その中で私は、大学の卒業研究として
教師あり機械学習を用い、化石花粉を画像認識によって自動判別するAI
の開発に取り組んでいます。

本記事では、その研究の一環として使用した Raspberry Pi(ラズベリーパイ) による実装方法を紹介します。
ラズベリーパイを用いたAI開発に関する情報はまだ少ないため、同様の環境で研究や開発を行う方の参考になれば幸いです。

初めての投稿のため、誤りや改善点などがありましたらコメントでご指摘いただけると嬉しいです。

2.記事一覧

No.  記事タイトル 概要 投稿日
1 Raspberry Pi 5 仮想環境の構築 Raspberry Piにおいてライブラリのインストールを行うまでについて説明しています。 2025-10-23
2 Raspberry Pi 5 ライブラリの準備 実際に使用するライブラリをインストールしていきます。 2025-10-24
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