データサイエンティスト虎の穴講座　第4回

講座の流れの説明と自己紹介をします。

前処理とは何か、どういった種類の前処理があるのか、なぜ前処理をするのかを説明します。

トマトの画像を使って前処理を行わずにキズの有無をAI判定した結果を解説します。

トマトの画像にキズを検知する実の部分だけの画像にする前処理を行い、キズの有無をAI判定します。

トマトの画像に特徴を抽出するための前処理を行い、キズの有無をAI判定します。また、今回の検証を振り返り、精度向上に必要な要素を検討します。

振り返り結果を踏まえて別のトマトを使って画像に特徴を抽出するための前処理を行い、キズの有無をAI判定します。最後にトマトの撮像に対する評価を行い、今回の検証のまとめと学習画像のポイントを解説します。

ギアキズの有無を判定するために、2つの方法で異音データの前処理を行い、前処理をしたデータを使って、異音のAI判定を行った事例を紹介します。

社内事例で扱った音のデータを使った、誰も聞き分けられない音クイズ（おまけ）です！