不深度學習也不用寫程式的圖片辨識：用Weka實作MNIST手寫數字辨識 / MNIST digits Classification with Weka

深度學習CNN的熱門讓人再度對「圖片辨識」這塊領域投入許多注意。不過先不論你是很懂數學公式喜歡計算卷積的朋友，還是不求甚解只會call套件來用的朋友，大部分的朋友都必須經過安裝Python環境、tensorflow或keras等套件、一步一步遵照範例程式碼來執行CNN的這段辛苦過程。不過，在這之中應該也有不少朋友，一旦遇到輸入程式碼就十分痛苦到無法繼續作下去，對吧？別擔心，如果只是要作預測圖片、辨識圖片的話，其實來自紐西蘭的Weka也可以做到，還不用寫任何程式喔！

那麼本篇繼利用Image Filter抽取圖片特徵來分類初音彩色圖片之後，接下來這篇就要來挑戰現在CNN主要使用的資料集：MNIST手寫數字辨識問題囉。

你也懂初音？Weka辨識彩色圖片的分類與預測 / Colorful Images Classification with Weka

在「從圖片抽取量化特徵：Weka的ImageFilter」這篇的介紹之後，我們知道怎麼利用Weka的Image Filter從圖片中抽取量化特徵，並進一步用於圖片分類上。本篇我們就以Terrence所撰寫的「用tflearn來做深度學習辨識初音」中分辨初音的例子，用Weka來實作看看吧。

從圖片抽取量化特徵：Weka的ImageFilter / Extract Features from an Image File with Weka’s ImageFilter

在「不寫程式也能預測未知！用Weka分類模型來預測未知案例」這篇介紹了如何用Weka來進行預測，不過基本上像是Weka這樣的資料探勘工具處理的都是經過量化的數值或分類資料，如果今天遇到的是非結構的資料，像是圖片的話，我們要怎麼處理呢？這就要藉助Weka的「Image Filter」套件，來從非結構化的圖片檔案中抽取量化的特徵資料囉。