2018.10.05機械学習が流行っています。多くの人が機械学習について一度は聞いたことがあるのではないでしょうか。Visionを紹介します。具体的には、これらの新しいAPIをPlaces205-GoogLeNetモデルで使用して画像を分類する方法を紹介します。詳細は、Appleの機械学習ページをご参照ください。MLモデルのラッピングモデルを使用して画像を分類するスタータープロジェクトから始めてみるスタータープロジェクトをダウンロードしてください。画像を表示し、ユーザーが写真ライブラリから別の画像を選択できるUiが既に組み込まれています。このスタータープロジェクトを利用することで、機械学習とデザイン部分の実装に集中することができます。プロジェクトをビルドして実行します。Descriptionがあるため、使用の許可を聞かれる場合があります。画像とボタンの間にはラベルがあり、画像の分類が表示されるはずです。5にて、自然言語を分析するためにNSLinguisticTaggerを導入しました。いった属性で分類することができます。8ではMetalが搭載され、デバイスのGPUへのアクセスを可能としました。Subroutines(BNNS)をAccelerateフレームワークに追加し、推論のためのニューラルネットワークを構築できるようにしました。MLとVisionをリリースしました。MLを利用することで、アプリで訓練されたモデルの扱いがさらに簡単になります。・Visionを利用することで、顔、テキスト、長方形、バーコード、等のようなオブジェクトを検出するモデルを簡単に使えるようになります。model)をラップすることもできます。これら2つのフレームワークはMetal上に構築されているため、デバイス上で効率的に実行されます。ユーザーのデータをサーバーに送信する必要はありません。MLモデルをアプリケーションに組み込むこの記事では、Appleの機械学習ページからダウンロードできるPlaces205-GoogLeNetモデルを使用します。ModelsのPlaces205-GoogLeNetをダウンロードします。その下の他の3つのモデルに注目してください。これらのモデルはすべて、木、動物、人などのオブジェクトを画像内で検出することができます。MLフォーマットに変換する方法が説明されています。NavigatorのResourcesディレクトリにドラッグします。待つと、Xcodeがモデルクラスを生成され、以下の画面のように矢印が表示されます。矢印をクリックすると、生成されたクラスが表示されます。Xcodeは入力クラスと出力クラスを生成し、メインクラスのGoogLeNetPlacesはモデルプロパティと2つのpredictionメソッドを持っています。GoogLeNetPlacesInputには、CVPixelBuffer型のsceneImageプロパティがあります。これにより、Visionフレームワークは、おなじみの画像フォーマットを正しい入力タイプに変換する処理を行ってくれます。VisionフレームワークはGoogLeNetPlacesOutputプロパティを独自の結果タイプに変換し、predictionメソッドの呼び出しを管理します。生成された全てのコードのうち、モデルプロパティのみが使用されます。MLモデルのラッピングViewController.swiftを開き、2つのフレームワークをインポートします。Vision次に、IBActionsエクステンションの下に次のコードを追加します。}}やっていることは次のとおりですまず、何かが起こっているかをメッセージで表示します。GoogLeNetPlacesはエラーをスローするので、作成時にtryを使用します。MLモデルのコンテナです。標準的なVisionのワークフローは、モデルを作成し、1つ以上のリクエストを作成してから、リクエストハンドラを作成して実行することです。モデルを作成したら、次のステップはリクエストを作成します。detectScene(image:)の最後に次の行を追加します。MLモデルを使用して作業を行う画像分析リクエストです。リクエストオブジェクトとエラーオブジェクトを受け取ります。request.resultsが、VNClassificationObservationオブジェクトの配列であることがわかります。MLモデルが予測子またはイメージプロセッサではなく、分類子である場合にVisionフレームワークが返すオブジェクトです。GoogLeNetPlacesは1つの特徴(画像の分類)のみを予測します。次のステップに進みます。リクエストハンドラの作成と実行です。:)の最後に次の行を追加します。}}VNImageRequestHandlerはVisionフレームワークのリクエストハンドラです。:)に入っている画像を受け取ります。次に、performメソッドを呼び出して、リクエストの配列を渡して、実行します。performメソッドはエラーを投げるので、try-catchで囲みます。:)を2つの場所で呼び出すだけです。ciImage)ソースをビルドして実行します。分類に時間はかかりません。ボタンをタップし、フォトライブラリの画像を選択します。ロカラボのサービス紹介はこちら人気の記事◾️ITシステムを内製化するための現実解。◾️AIは魔法の杖じゃない。scikit-learnで機械学習モデルを保存&ロードする人気ブログランキングへProfile荒井豊メイドインジャパンを盛り上げる!日本のモノづくりを全力で応援しています。IT内製化コンサルタント/PM/ITセミナー講師。理詰めで考えて泥臭く行動するのが性に合ってるみたいです。Mobalitycs海外のスタートアップの事例を通して、新しいビジネスアイデアのきっかけや、ビジネスのヒントを得ようという主旨で、毎回気になった海外スタートアップを紹介しています。ピアノ演奏をブラウザで楽しむことができます。顧客サポートにいたるまで、ビジネス領域のほぼ全てに渡ってAIの活用が進んでいます。AIについての過度な期待や、それを煽るような誇大広告が目立ってき...AI・機械学習・ディープラーニング人工知能が69%の精度で患者の寿命を予測できるようになったAIの画像認識技術を活用して、69%の精度で5年以内に死亡する患者を予測できるようになったそうです。アデレード大学の公衆衛生学部とコンピュータサイエンス学部の研究者は、人工知能(AI)や画像認識技術を活用して、患者の寿命を予測するの...AI・機械学習・ディープラーニングBaiduが開発する音声検索の未来こんにちは、荒井(@yutakarai)です。Googleだけが機械学習に枝分かれしている唯一の検索巨人ではありません。中国の検索エンジンBaiduは、AIシステムの開発にも大きく投資しています。以下の図は、自然言...AI・機械学習・ディープラーニングシンギュラリティは来る?来ない?、、ちょっと冷静になりましょうこんにちは、荒井(@yutakarai)です。「シンギュラリティ」を検索すると様々なページがヒットします。荒井豊メイドインジャパンを盛り上げる!日本のモノづくりを全力で応援しています。IT内製化コンサルタント/PM/ITセミナー講師。理詰めで考えて泥臭く行動するのが性に合ってるみたいです。メイドインジャパンを盛り上げる!日本のモノづくりを全力で応援しています。IT内製化コンサルタント/PM/ITセミナー講師。理詰めで考えて泥臭く行動するのが性に合ってるみたいです。0%"})}t.find(".footnote-content-wrapper").css({"max-height":Math.min(l,a)+"px"});t.css({left:s.leftRoom-s.leftRelative*o+"px"});m(t,s.leftRelative);parseInt(t.css("height"))。