AI、６歩目（Gradio）
Gradioというのはあまり聞いたことがないかもしれませんね。
私も知らなかったです。
Pythonのコードを動かす環境を無料で提供しているGoogle Collaboratorというサービスがあります。Pythonのコードを入力すると実行してくれるものです。これのGradioを追加でインストールすると、コードだけでなくて入力と出力の画面も作ってくれるものです。
私は、下記の２つのページ説明の通りやってみました。
https://aiacademy.jp/media/?p=3469
https://tech.aru-zakki.com/gradio-on-google-colab/
この通りやると、入力フォームと出力フォームが表示されて、入力から出力を割り出して表示してくれます。入力から、途中にAIの評価を挟んで、結果を出力することもできます。入力、間に挟む機能、出力を３つ定義する関数を1つ書くだけで、入力フォームと出力フォームを動かせるというすごいものです。関数はこんな感じです。
def recognition_flower(sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width):
x = np.array([int(sepal_length), int(sepal_width), int(petal_length), int(petal_width)])
pred = predict(x)
irisName = getName(pred)
return irisName
demo = gr.Interface(fn=recognition_flower,
inputs=[gr.Textbox(label="SepalLength"),
gr.Textbox(label="SepalWidth"),
gr.Textbox(label="PetalLength"),
gr.Textbox(label="PetalWidth")
],
outputs="text")
demo.launch()
Gradioとは関係ないですが、説明のページにMLPClassifier（Multi-layer Perceptron classifier）というAIのモデル関数が出てきていたので、SgmdやAdamという最適化関数もChatGPTに解説してもらいました。多層になったニューラルネットワークです（復習ですね）。
読んでいただけると嬉しいです。日本が元気になる記事を書いていきます。