紅孔雀ソフトバンク・au・ドコモの方は、公式のオンラインショップを利用すれば頭金不要で通常のショップよりお得に購入できます。今回の記事がbitWave初投稿。ナマ暖かい目で見守って下さいませ。ML」を使ってコンバートするまでをご紹介いたします。『coremltools』は「Keras」や「Caffe」で作った学習モデルをiOSでも実行できるようサポートしてくれるPythonライブラリです。『coremltools』の良いところは、学習済みのモデルをそのままiOSに流用できるファイルに変換してくれる点に尽きます。込みの学習モデルは一つの関数のように扱えるため、非常にカンタンにアプリに実装することが可能になります。ML」の詳しい説明やiOS回りの新しい変更はricemanさんの記事をご参照ください。ML」を駆使して、MNISTの手書き数字認識を試してみた』>では、早速コンバートしてみましょう。『coremltools』をインストールするまずは『coremltools』をpipでインストールしましょう。0.3.0』(英語サイト)>それから、この検証には学習済みの学習モデルを用意する必要があります。今回は「Keras」のチュートリアルにもあるようなMNIST数字認識のモデルを試してみましょう。学習モデルを作る初めにデータ学習用のデータ用意します。「Keras」のライブラリからダウンロードできるのでこれを使ってみましょう。学習ができるように少しデータ整理していきます。10)ここで実践した学習について詳しく説明すると、記事一つできあがってしまうため、あえて省略させていただきます。続いてモデルの定義です。batch_size=16)こちらは単純な数字認識のモデルですね。動かすことが目的なので、今回は精度なんて全然考慮していません。保存するようにします。model.save('my_model.h5')早速、学習してみましょう。予想ではそんなに時間はかからないハズ......です。=coremltools.converters.keras.convert('my_model.h5')#ちなみに直接kerasのモデルを指定することもできます。=coremltools.converters.keras.convert(model)coreml_model.save('my_model.mlmodel')できあがったmlmodelをiPhoneアプリの開発環境に渡してあげましょう。まとめて渡すことができます。ここから先は再びricemanさんの記事をご参照ください。非常にカンタンに「Keras」のモデルをiPhone上で動かすためのmlmodelファイルにコンバートすることができました。ML」が対応している「Keras」のバージョンが1.2.2までということです。現在(2017年6月時点)の「Keras」の最新バージョンは2.0.2となっており、旧バージョンから仕様変更がありました。「1系」と「2系」とでモデルを保存した時のデータの形式が大幅に変わってしまっているため、「1系」で作り直す必要があるんですね。バックエンドがTensorFlowの時だけ有となっており、Theanoでは『coremltools』ライブラリそのものがインポートできない点も注意が必要です。「coreML」の可能性iPhone単体で機械学習のモデルが実行可能になったのは、やはり大きな利点でしょう。ディープラーニングだけで無く、他の機械学習系ライブラリも変換可能であることも大きな点です。iPhoneにはカメラやマイクだけでなく、様々なセンサーが搭載されています。これらと学習モデルを組み合わせることで、日常生活上でも便利なアプリの開発が簡単になるのではないでしょうか?まだ「ベータ版」とのことなので、動作がちょっぴり不安定なのはご愛嬌です。ソフトバンク・au・ドコモの方は、公式のオンラインショップを利用すれば頭金不要で通常のショップよりお得に購入できます。au公式ショップを見る【週刊bitWave】(メルマガ)始めました!登録はこちらからメールアドレスを入力してお申込みください。【週刊bitWave】の更新情報の配信にのみ使用します。個人情報の取扱いに関しては、「プライバシーポリシー」をご確認ください。解除はいつでもこちらから行うことが可能です。最近、サーバ構築を実施する必要がありました。slackとhubot連携の特集第2弾。前回までのシリーズでは連携から簡単なチャット式オセロ対戦までを連載しました。おはこんばんにちは、サーバ担当のtakeuchiです。最近、サーバ構築を実施する必要がありました。slackとhubot連携の特集第2弾。前回までのシリーズでは連携から簡単なチャット式オセロ対戦までを連載しました。おはこんばんにちは、サーバ担当のtakeuchiです。