お手軽な画像の多クラス分類（データセット収集、学習、推論実行まで） - Qiita自前のデータセットを使って画像のクラス分類をしたいとき、学習済みモデルを使った転移学習が一番手軽かと思います。 中でもKerasは最もコード量が少なく済むし分かりやすいものです。 この記事は、機械学習のプロジェクトをまだ実装したことが無い、かつチュートリアルを読みたくない人のためのガイドです。 また、データセット収集、学習、推論実行 をそれぞれスクリプトに実装したので、新たなプロジェクトの土台に使えるかもしれません。 colabは使用せずに完全にローカルでやります 完全なコードはこちら 本来は次のチュートリアルとガイドをなぞることで、「画像の多クラス分類」を実装できるようになります。 はじめてのニューラルネットワーク：分類問題の初歩 https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification?hl=ja モデルの保存と復元 https
