StackMLとは？

ブラウザ上で機械学習が行えるサービスで、顔検出、画像分類、ポーズ検出などが行え、無料で利用することができます。

StackMLを使うには

利用登録を行う。

StackMLのサイトのGET STARTED FREEをクリックしてアカウントを作成します。外部アカウントを使用してアカウントを作成することもできます。使用できる外部サービスのアカウントとして、TwitterとGoogleがあります。

アカウントが作成できたら

GET STARTED FREEとなっていた部分が、GO TO DASHBOARDとなります。
ダッシュボードに移動して、サービスを利用します。

ダッシュボードに移動

元からあるモデルを使用するSelect a modelと、自分で機械学習モデルを作成できるTrainingという項目があります。

画像分類を使ってみる

StackMLのダッシュボードにあるModelsのImage classificationを使用します。

INPUT SOURCE のドロップダウンメニューからImage Uploadを選択し、Choose Fileをクリックし、分類したい画像をアップロードします。アップロード後、予測ボタンのPredictをクリックして予測することができます。

皇帝ペンギンの画像を分類にかけたところ、99.2%の確立でキングペンギンとなりました...。

機械学習を行ってみる

ダッシュボードのTRAINから、機械学習を行います。
Model Nameには、学習させる画像の名前などを指定します。Model Typeには、学習させたいモデルを選択します。

MobileNet classifier、numeric classification、numeric regressionから選べますが、画像分類に使用するので、GoogleのMobileNetを使用します。

学習させたい画像をフォルダにまとめて、アップロードします。ここでは、エンペラーペンギンとキングペンギンの画像を学習させます。Penguinフォルダの中に、emperorとkingフォルダを作成し、その中に画像を入れます。

画像のアップロード後、Trainボタンで機械学習を行えます。学習が完了した後は、ポップアップが表示され、ダウンロードとモデルのテストが可能です。

機械学習で作ったモデルを使用してみる

MODELSのMY MODELに先ほど学習させたモデルが選択できるので、Image classificationで作成したモデルをテストします。

画像を選択してアップロードし、分類させます。
結果として、0の確立が72.9%となりました。学習させたフォルダの0番目、つまりアルファベット順ではエンペラーペンギンのフォルダということになります。つまり、エンペラーペンギンの確立が72.9%ということになります。

最後に

ブラウザ上で機械学習が手軽にできる良いサービスだと思いました。SONYのNeural Network Consoleのようにブラウザで機械学習ができるサービスはありますが、有料が多いので、無料で利用できるのは試しにやってみようと思えます。
StackMLはAPIが公開されているので、TensorFlowでコードを書くよりも低難易度で機械学習アプリを作ることができ、機械学習のハードルを下げる良いサービスだと思います。