最近の機械学習の精度向上の早さはビックリですが、最近ipadのiOSが17にバージョンアップされ、驚いたことが一つありました。
これ、ipadのフォトアルバムの中にある、「ペット」という項目をクリックした時の画面なのですが、保存した写真の中から、ウィルとシーちゃんをそれぞれ識別して、写真を仕分けしてくれていました！
実は、6年くらい前にGoogleのTensorflowを使って、フローラとウィルとシーちゃんの識別をしようとチャレンジしたことがあったのですが、その時の正解率は学習済モデルに追加学習をさせて、更に色々調整を加えた上で68%程度。
あてずっぽうだと確率的には1/3=33%の正解率であることを考えると、倍にはなったと言えるのか？
でも間違えた写真を見ると、結構分かり易い写真でも間違っていて、微妙に信頼性に欠ける感じでした。
まあ、フローラとシーちゃんは結構似てる時もあるし、みんなブラック＆ホワイトで、フルカラー、フルブレーズ。犬に詳しくない人から見たら、区別が付かないので、それなりに健闘してたと言えるかな？
それがこんなにいとも簡単に、普通にOSの標準ソフトに搭載され、しかもこれほど高精度に識別できてしまうなんて、ビックリです。
この六年の間に、GoogleからTransformerが発表され、LLMによる言語認識も飛躍的に進歩し、機械学習が少しずつ実用に近づいて来ていてます。
これからもどんどん進化してくんだろうなぁと思うと、少しワクワクしてきました♪
