田中孝明(47)126126件のシェア(ちょっぴり話題の記事)この記事は公開されてから1年以上経過しています。情報が古い可能性がありますので、ご注意ください。macOS上で利用する際に、開発者が専門的な知識を必要とせずに扱えるように補助するフレームワークです。WWDC2017で発表された際は、ARKitに並んで現地で反響の大きかった発表でした。ML発表以前から機械学習を取り入れようとはしていました。そのためにはCIImageを利用した画像処理や、学習モデルへの入出力などのコーディングといった専門的な知識が必要でした。macOSアプリで機械学習しやすくなります。MLを利用することで、以下のメリットが出てきます。processingから入力を受け取り、処理の結果を返すインターフェースを備えています。この記事では、関連するフレームワーク群やツールに関して紹介します。MLMODELMLMODELは学習モデルをXcodeに組み込んで利用できるようにしたファイルの形式です。Xcodeに組み込まれた時点でMLModelのクラスとしてプログラム上で利用できるようになります。サポートされているライブラリの学習モデルを後述する変換ツールを利用してMLMODELに変換します。Appleがサンプルで提供しているMLMODELをアプリに組み込めば、学習モデルを用意しなくても動作の確認を行うことができます。実際に弊社のSINが試したブログもありますのでこちらも参照していただければと思います。MLVisionはWWDC2017で発表された、画像解析処理に特化したフレームワークです。顔検出、オブジェクトの追跡、バーコードの検出などをCIImageなどの画像処理を考慮せずにプログラミングできる強力なインターフェースを備えています。Visionフレームワークにはカメラからの映像や、アルバムから取得した写真を学習モデルに入力し、解析の結果を受け取るためのクラスが提供されています。MLModelを扱いやすいようにしたVNCoreMLModelクラスや、結果のリクエストを行うVNCoreMLRequestが上記にあたります。利用して試してみました。MobileNetのMLMODELをXcodeに追加します。Xcodeに組み込まれたMobileNetはMLModelというクラスとしてプログラム上で呼び出せるようになります。これをVisionフレームワークで扱えるVNCoreMLModelに変換します。MLに渡し、結果を受け取った後の処理をハンドラーに記述します。MLへのリクエストはVNCoreMLRequestが使用します。}}リクエスト処理ができましたので、解析したい画像をCIImageに変換し、画像解析を行うハンドラーを実行します。captureImageはカメラのキャプチャー画像をUIImageに変換したものを使用しました(カメラ画像のキャプチャーに関しては今回は割愛します)。}MLModelさえ準備できれば、少ないプログラムのコード量で画像解析を行うことができました。MLと連携しやすくなった自然言語処理の変更点について記します。11では以下の品詞分解に特化したenumerateTagsメソッドが追加されました。Takaaki」という言葉を単語のトークン化してみました。}結果は以下のようになりました。Takaaki今度は名称を取得してみました。}}結果は以下のようになりました。Analysisのデモが行われていました。Analysisの学習モデルへ渡した結果を表示させるコードを試してみました。文字列のトークン化はNSLinguisticTagSchemeで行います。}}MLModelのpredictionへトークン化した結果を渡します。inputFeatures)文字列を入力します。world」はpositiveな言葉と判定されました。新しいガジェットに関してはどうでしょうか。negativeな判定となったようです。お気に召さなかった...ようですね。こちらはPython製のライブラリで、オープンソースとして公開されています。今回はKerasで作成した学習モデルをMLMODELに変換し、Xcodeに組み込んで動作させるところまでやってみました。観点からそちらを利用しました。p2.xlageなどのGPUが利用できるインスタンスは有料です。利用の際は注意してください。32の形式に切り出しました。参考に作成した学習プログラムを実行します。udn_main.py学習が終了すれば学習モデルが生成されます。coremltoolscoremltoolsを使用してMLMODELへ変換するconvert.pyというPythonのプログラムを作成します。'labels.txt')model.save('Udon.mlmodel')convert.pyを実行し、Udon.mlmodelが作成します。MLの項目で記した方法と同様にXcodeに組み込み、プログラムから読み込んでみました。「アプリから使用」までを行うことができました。「アプリから使用」までが簡単に行えるようになりました。登場によってアプリケーションエンジニアと機械学習エンジニアの分業がより明確になったことや、学習モデルがプログラムから利用しやすくなったことで、iOSアプリにおける機械学習の機運が高まったのではないかと思いました。アプリ開発、サービス開発などのプロジェクトを経てiOSエンジニアとしてクラスメソッドにjoin。最近ではサーバーレス/IoT関連のプロジェクトをやってます。リモート】クラスメソッドの会社説明会を開催しますクラスメソッドでは、AWS・AI・ビッグデータ・モバイルなどの技術職や営業のメンバーとして一緒にお仕事をする仲間を大募集しています。〜ITエンジニアのお仕事とホンネ〜1月30日に新卒向けの会社説明会〜ITエンジニアのお仕事とホンネ〜を開催します。濱田孝治80EKS初心者の方向けに、EKS周辺のAWSリソースがどのように関連して動作しているのかをステップバイステップでEKSCTLが担っている役割を中心に説明しました。菊池修治45こんにちは、菊池です。VPNの冗長化について、最近何度か続けて社内で質問を受けましたのでまとめようと思います。大前諒祐26MediaLiveでの配信終了時に自動でアーカイブファイルをMediaConvertで変換する仕組みを作ってみました。武田隆志1179このエントリは、2018年、2019年に公開したAWS全サービスまとめの2020年版です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。クラスメソッドの関連会社であるアノテーション株式会社の研修として依頼を受け、チームと心理的安全性、それに礼節というテーマで話をしてきました。CAFEのサービスが「LINEアプリ」として利用できるようになりました。これまではLINEのトークから利用する形でしたが、LINEサービス内から利用できるようになりました。これまでより便利に、シームレスにご利用いただけます。Cafe328件のシェア(そこそこ話題の記事)インフラ未経験の私が内定から入社までに読んだ技術書11冊ブログ記事2020年01月16日Yui328インフラ未経験で入社した私がインフラを勉強するために読んだ技術書11冊を感想とともにまとめました。濱田孝治272「ふわわぁ、眠いな。クラスメソッド株式会社が運営するAWS・iOS・HTML5に関する技術情報サイトです。