Google Colaboratoryで試せる面白い機械学習プロジェクト6選

Google Colaboratory（略称Colab）はご存じでしょうか。名前の通りGoogleによって提供されているサービスで、PythonをWebブラウザ上で実行できるJupyter Notebookを提供しています。さらにGPUが無料で実行できるとあって、機械学習系のプロジェクトでも利用されています（実用というより実験などで用いられています）。

今回はそんなGoogle Colaboratoryで実行できる面白いプロジェクトを幾つか紹介します。Open in Colabの画像をクリックすれば、それぞれのプロジェクトをすぐに試せます。

動画中の車認識

Google公式に提供されているプロジェクトです。道路を走っている車を認識し、車を枠で囲みます。結果も動画で確認できます。

Traffic Counting with OpenCV

画像内のテキスト抽出

画像の中に書かれた文字（ネオンサインなど）を認識して、テキストにします。英語のみ対応しています。

clovaai/deep-text-recognition-benchmark: Text recognition (optical character recognition) with deep learning methods.

2つのイメージを合成

少し前に話題になった、ある画風で別な画像を描くというサンプルです。ゴッホの画風で別な風景を描いたり、人物画を描くといったことが可能です。

titu1994/Neural-Style-Transfer: Keras Implementation of Neural Style Transfer from the paper “A Neural Algorithm of Artistic Style” (http://arxiv.org/abs/1508.06576) in Keras 2.0+

MP3ファイルをボーカルと音楽に分離

MP3ファイルをアップロードして、それを音楽とボーカルに分離します。いわばカラオケ音楽を作るようなイメージです。

deezer/spleeter: Deezer source separation library including pretrained models.

強化学習

強化学習は機械学習の一種で、ある行動を取ることで報酬が得られる仕組みを使うことで、報酬を最大化するように学習を行います。こちらはその一例を学べるプロジェクトです。

Curt-Park/rainbow-is-all-you-need: Rainbow is all you need! A step-by-step tutorial from DQN to Rainbow

可視化

Google Colaboratory上で統計と、その可視化を行うライブラリのAltairを試せるプロジェクトです。

altair-viz/altair: Declarative statistical visualization library for Python

まとめ

機械学習を行う際には、GPUであったり、各種ライブラリなど環境を整える必要があります。Google Colaboratoryを使うことで、そうした手間暇をかけずに、すぐに学習に取り組めるようになります。ぜひ試してみてください。

AI・人工知能を本格的に学ぶなら、リモート学習ができる作って学ぶ人工知能も注目ですね！

Image by Gerd Altmann from Pixabay 

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