Visual Artificial Intelligence (AI)での予測¶

イメージモデルから予測を行うには、さまざまな方法があります。

Base64エンコーディング形式¶

トレーニングデータセットが1つ以上の画像ファイルを含むZIPアーカイブで構成されている場合、予測データセットを別の形式に変換して、単一のCSVファイルに完全に格納する必要があります。

サンプルスクリプト¶

ビジュアルデータの変換については、以下のリンクを参照してください。

• チュートリアル：APIコール経由でVisual Artificial Intelligence (AI)プロジェクトの予測を取得する
• DataRobot Pythonパッケージ：DataRobotライブラリを使用した予測用データの準備
• 脚本 包括的なData Prepスクリプト

使用例を以下に示します。

python visualai_data_prep.py pred_dataset.zip pred_dataset.csv image

各パラメーターについて説明します。

• visualai_data_prep.pyは、base64形式への変換に使用する包括的なデータ準備スクリプトです。
• pred_dataset.zipは入力データセット（画像のZIP）です。
• pred_dataset.csvは出力で、予測APIで使用できます。
• imageは画像列名です。

一歩進んだ操作¶

画像ファイルのセットを単一のCSVファイルに変換するには、各画像をbase64テキストに変換する必要があります。 この形式によって、画像をCSVの通常のテキスト列として埋め込むことができます。 バイナリ画像データをBase64にエンコードするのは、どのプログラミング言語にもある簡単な作業です。

ここでは、Pythonでの例を示します。

import base64
import pandas as pd
from io import BytesIO
from PIL import Image


def image_to_base64(image: Image) -> str:
    img_bytes = BytesIO()
    image.save(img_bytes, 'jpeg', quality=90)
    image_base64 = base64.b64encode(img_bytes.getvalue()).decode('utf-8')
    return image_base64


# let's build a CSV with a single row that contains an image
# the same general approach works if you have multiple image rows or columns
image = Image.open('cat.jpg')
image_base64 = image_to_base64(image)

df = pd.DataFrame({'animal_image': [image_base64]})
df.to_csv('prediction_dataset.csv' index=False)
print(df)