Galaxy Zoo 2を“本気で回す”ときにハマるところ全部（体験談ふうメモつき）

「Galaxy Zoo 2って公開データあるらしいし、銀河画像で機械学習やってみたい」って軽い気持ちで始めると、だいたい最初の壁は“データそのもの”じゃなくて、PCまわりと作業フローになる。ここ、きれいごと抜きでしんどい。

まず結論：GZ2は「画像」より「ラベル（分類票）」が本体っぽい

GZ2は、銀河の形態をかなり細かい質問ツリーで集計したやつなので、画像だけ集めても「教師データ」が迷子になりやすい。先に“分類の表データ”を押さえてから、必要な画像を引く流れがラクだった、という話がコミュニティでも多い。

で、ここから先は「やる気はあるけど時間はない」人向けに、よくある“実戦”の進め方を、具体の道具込みで書く。

夜に「よし、落とすか」って始めた人が、翌朝PC見たらストレージ真っ赤、ブラウザ固まってる、でテンションが終わる。特にノートPCの512GB SSDだと雑にやると厳しい。OS領域まで削られて地味に焦る。

この手の話、対策はシンプルで「最初から外付けSSDに逃がす」がいちばん丸い。

「速度も容量もどっちも欲しい」って欲張ると沼なので、最初は“ラベル表＋必要な画像だけ”に絞るのが現実的だったりする。

GZ2でやりがちな分析は、ざっくり3系統に分かれる印象。

ここで詰まりポイントが「どの列を正解にする？」問題。
掲示板でもよく見るのは、“票が割れてる銀河”をどう扱うかで結果が揺れるやつ。しきい値を決めて「確信度が高いサンプルだけ使う」と、学習は安定するけどデータが減る。逆に全部使うとノイズ地獄、そんな感じ。

このへんの考え方を落ち着いて整理したいなら、手元に一冊あると助かる。

「結局どれが正解なの？」ってなるけど、GZ2は“確率っぽいラベル”として扱うのがしっくりくるケースが多い。二値に丸めるなら、その丸め方を記事内で明示すると読者が安心する。

GZ2って、やり始めはCSVの読み書きと画像前処理の繰り返しになる。そこで地味に効くのが、作業の快適さ。

あと、画像処理は「CPUで回してたら永遠に終わらない」パターンがある。Deep Learning系でやるなら、変に遠回りしないでDL本を一冊拾っておくのが安全だったりする。

ここ、笑い話みたいだけどガチ。
銀河画像の目視チェックをちょっと挟むだけで、作業のストレスが跳ね上がる。

ノートPC単体で頑張るより、作業が“続く”環境に寄せるほうが勝ちやすい。

GZ2は、元データ・中間データ・学習済み重み・可視化…が増えていく。で、フォルダが崩壊する。

「とりあえずデスクトップに…」を防ぐなら、NASか“まとめ置きHDD”が現実的。

バックアップも、あとで泣く前にやったほうがいい。中間成果物が一回飛ぶと、気力が消えるんだよね。

正直、GZ2の説明だけならどこにでもある。読者が欲しいのは「やってみたら何が起きる？」の話だと思う。
だから記事内では、こういう“具体の事故”を混ぜると強い。

そのへんを、あなたの環境に合わせて“具体名”で語ると、記事が一気に生きる。
機材や本は好みもあるけど、迷って止まるより、まず一つ決めて前に進んだほうがうまくいく。