フレームワーク

Create ML

Appで使用する機械学習モデルを作成します。

概要

使い慣れたSwiftやmacOS Playgroundsなどのツールと一緒にCreate MLを使い、Macで独自の機械学習モデルを作成してトレーニングします。モデルをトレーニングすることで、画像を認識する、テキストから意味を抽出する、数値間の関係を見出す、といったタスクを実行できます。

画像、テキスト、その他の構造化データをCreate MLと合わせて使い、Core MLモデルをトレーニングする方法を示す図。

典型的なサンプルを示すことによって、モデルがパターンを認識できるようにトレーニングします。たとえば、様々な犬の画像をたくさん見せることによって、モデルが犬を認識するようにトレーニングできます。モデルをトレーニングした後、モデルが以前に見たことのないデータでテストし、タスクをどれだけ実行できたかを評価します。モデルが十分にタスクを実行できるようになったら、Core MLを使ってAppに組み込むことができます。

Core MLのワークフローを示す図:データの収集、モデルのトレーニング、トレーニングされたモデルの評価。

Create MLは、Apple製品に搭載されている写真AppやSiriなどに組み込まれている、機械学習インフラストラクチャとして活用されています。このため、画像分類モデルや自然言語モデルは小さくてすみ、トレーニングにかかる時間も短くてすみます。

トピック

画像モデル

ビデオモデル

テキストモデル

音声モデル

モーションモデル

表形式モデル

ラベル付け、推定、類似性の検出などの一般的なタスクに役立つモデルタイプです。これらのモデルは、データテーブル内のデータ値の列から学習します。

表形式のデータ

モデルの精度

モデルトレーニングのコントロール

サポートタイプ

Create MLがそのすべてのモデル作成タスクで使用する共用タイプ。