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¶

ほとんどの予測方法では、単一のCSVファイルを使用します。トレーニングデータセットがイメージファイルを含む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、DataRobotコミュニティの以下のリンクを参照してください。

• 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
• スクリプト：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。

• pred_dataset.zipは入力データセット（イメージのZIP）です。
• pred_dataset.csvは出力で、予測APIで使用できます。
• imageはイメージ列名です。

一歩進んだ操作¶

イメージファイルのセットを単一のCSVファイルに変換するには、各イメージを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、イメージをCSVの通常のテキスト列として埋め込むことができます。バイナリイメージデータを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)