BLOCKSに、機械学習機能を正式リリースしてから5ヶ月がたちました。この間、毎日多くの方からお問合せをいただき、たくさんの素晴らしい成果が生み出されています。成果は、ぼくたちが生み出したのではなく、利用していただいている方々自らが生み出した。BLOCKS」に、新しい機能が追加されました。1.数値回帰モデル目的変数の多次元対応これまでの数値回帰モデルは、一つの数値を予測するものでした。来場者数を予測したり、販売数を予測する。いうことに効果を発揮してきました。大きさを予測したり、成分を予測したり、位置を予測したりと、1次元では表現できない世界でも、BLOCKSを使っていきたいという要望が出てきたため、今回2次元以上の数値を予測できるようにしました。今までの画面に追加された、出力次元数という項目を設定するだけです。あとは、設定した次元数に合わせた学習データを準備すれば、すぐに学習がはじまります。2.画像分類モデル(αリリース)また、αリリースとして、新たに画像分類モデルを追加しました。αリリースとは、正式にサービスを開始する前に、ユーザーに利用していただきご意見やご要望などを聞くためのリリースです。正式リリース前なので、使いにくい点などがあるかもしれません。その点をご理解いただき、使ってみた感想、意見、要望などを教えていただく前提でのご利用となります。画像分類モデルは、少ない学習データから、コンピュータが画像の特徴を見抜き、種類分けをしてくれるモデルです。このようなことをするためには、通常たくさんの画像を学習させる必要があります。BLOCKSでは、あらかじめ一般的な画像の特徴を学習させてあります。そのため、特徴を掴ませたい画像を何十枚か見せれば、特徴を掴み分類することができます。製品の外観から破損を判断したり、社員の顔を識別したり。今までと同じように、学習も予測も、画面を操作し、ブロックを配置するだけで使えます。