MLモデル「squeezeNet.mlmodel」を用いて画像のオブジェクト認識を行い、結果をデスクトップにCSV形式でデータ書き出しを行い、NumbersでオープンするAppleScriptです。Appletでも動作)。MLモデルを用いて画像認識を行わせてはみたものの、最もスコアの高いもののラベルだけを返させても、結果がまったく内容にそぐわないケースが多く見られます。▲機械学習の評価値が1.0に近いものは確度が高く、0.0に近いものは判断に迷った末に消極的に出した値。経験則でいえば、最高スコアの項目が0.7以上のスコアでないといまひとつのようです(0.7以上でもダメな時はダメなわけで、、、)画像認識については、結果があまりに的外れで「なんじゃこら?」というケースが多いので、確認のためにCSVデータ出力させてNumbers上で確認させてみることにしてみました。そのためにありあわせのサブルーチンを組み合わせて作ったものです。スコアが高い順に結果を並べて確認してみると、最も高いスコアの値であっても0.0に近い評価値であることがあり、「何も考えずに最高スコアのラベルだけ取ってくるのはものすごく危険」なことがよくわかります。