世界的エンジニアの中島聡さんがお送りするメルマガ『週刊 Life is beautiful』。今回は、日本のエンジニアが農家を営む両親がいつも苦労している「きゅうりの仕分け」を何とか手助けしようと、Deep Learningを活用して「きゅうりの自動仕分け」をする装置を作ったという、ちょっと心がほっこりするお話です。この装置、上手くきゅうりを仕分けることはできたのでしょうか？

私の目に止まった記事

●How a Japanese cucumber farmer is using deep learning and TensorFlow

自動車メーカーに勤める日本のエンジニアが、農家を営む両親のために Deep Learning を活用して、「きゅうりの自動仕分け」をする装置を作った、という話です。

彼の実家で作っているきゅうりは、太さ、曲りぐあい、色、つやなどで市場での価値が大きく違うため、「仕分け」をしてから出荷する必要があります。しかし、「仕分け」には熟練した目が必要なため、パートの人を雇うわけにもいかず、毎年出荷のピークになると、「仕分け」だけのために毎日８時間も費やす日もざらではないそうです。

そこで、Google が去年オープンソースにしたばかりの TensorFlow を使って「自動仕分け」が出来ないかと開発をしたそうです。

ちなみに、一番の問題はトレーニングデータの数だそうです。彼の母親が仕分けた7000本のきゅうりの写真を撮影し、それをトレーニングデータとして使ったそうですが、データの数が不十分で、まだ精度は70％ぐらいだそうです。

記事中には「overfitting が起こったらしい」と書いてありますが、これは Deep Learning を活用する際には良く起こる現象なので、知識として覚えておくと良いと思います。

Deep Learningでよく起こる「overfitting」とは？

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