【要約】M5Stack AtomS3 + TinyML でUSJハリポタ杖をIoT入力デバイス化！(4) データ可視化・クリーニング編 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者がTinyMLモデルの精度向上を目指す過程で、学習データの品質管理という課題に直面した。モデルが小規模なTinyMLでは、データのノイズが精度に致命的な影響を与える。
- ・センサーのロストや誤検出による不適切な軌跡の混入。
- ・途中で停止したデータやラベルミスによる学習の混乱。
- ・モデル構造の変更だけでは解決できない、データ由来の精度不足。
// Approach
開発者がデータの品質を担保するために、JupyterLab上で動作する可視化および選別ツールを構築した。
- ・uvを用いたPython 3.10環境およびTensorFlow等の依存ライブラリの構築。
- ・Matplotlibを用いた、軌跡の開始点・終了点・経路を視覚化するカタログ表示機能。
- ・ipywidgetsを活用した、1件ずつ「Keep/Delete」を選択できるインタラクティブなUIの実装。
- ・クリーニング結果をCSVおよび詳細なログ（JSON）として出力する仕組み。
// Result
開発者がChromebook上で、TinyML開発に特化したデータ前処理パイプラインを確立した。
- ・軌跡データの不適切な傾向を視覚的に特定可能。
- ・目視による確実なデータ選別により、学習用データの純度を向上。
- ・次回のMLPモデル学習に向けた、高品質なデータセットの準備が完了。
Senior Engineer Insight
> TinyMLにおいて「データの質」が「モデルの構造」を凌駕するという原則を、実戦的なワークフローで示している。uvの採用による環境構築の高速化は、開発体験の観点から高く評価できる。ただし、本手法は目視による手動クリーニングであるため、データ数が数千件を超える場合はスケーラビリティに欠ける。実運用では、統計的な外れ値検知と、本手法のような目視確認を組み合わせたハイブリッドなアプローチが求められる。