Core ML 2に向けた準備

Siri、カメラ、QuickTypeなど、様々なApple製品で用いられている機械学習フレームワーク、Core ML 2を活用しましょう。Core ML 2はとてもパフォーマンスに優れており、機械学習モデルを簡単に組み込めるため、たった数行のコードでインテリジェントな機能を組み込むことができます。さらに、Xcode 10でCreate MLとPlaygroundを使用することで、Mac上で独自のモデルを作成できるようになりました。

アプリケーション内でCore ML 2を使用する

Core ML 2を使用すると、幅広い種類の機械学習モデルをアプリケーションに組み込むことができます。30種類以上のレイヤを持つ大規模なディープラーニングに加えて、ツリーアンサンブル、SVM、一般化線形モデルなどの標準的なモデルにも対応しています。Core MLはMetalやAccelerateといったローレベルのテクノロジー上に築かれているため、CPUとGPUをシームレスに活用し、最大限のパフォーマンスと効率を発揮することができます。機械学習モデルはデバイス上で実行できるため、分析のためにデータを外部に送信する必要がありません。

Vision

コンピュータビジョンの機械学習機能を容易にアプリケーションに組み込むことができます。フェイストラッキング、顔検出、ランドマーク、テキスト検出、矩形検出、バーコード検出、オブジェクトトラッキング、画像レジストレーションなどの機能に対応しています。

Natural Language

Natural Languageフレームワークは、自然言語のテキストを分析し、その言語特有のメタデータを推定するために使用する新しいフレームワークです。このフレームワークをCreate MLと組み合わせることで、カスタムのNLPモデルをトレーニングしてデプロイすることができます。

Create MLの導入

この新しいフレームワークを使用すると、機械学習の専門知識がなくても簡単に機械学習モデルを構築できます。Create MLはSwift言語のおかげで親しみやすく使いやすいフレームワークとなっており、Xcode 10のPlaygroundに統合されているため、モデル作成ワークフローをリアルタイムで確認することができます。数行のSwiftコードを追加するだけで、VisionやNatural Languageのテクノロジーを活用することができ、これにより、リグレッション、画像分類、単語のタグ付け、文の分類などAppleのエコシステム向けに最適化された様々なタスクのモデルを作成することができます。また、手持ちのMacを使用して、Appleのモデルを自分のカスタムデータでトレーニングできるため、専用のサーバは不要です。

Create MLについてさらに詳しく(英語)

Core MLモデルの使用

モデルを構築したり、モデルを簡単に変換するツールや、すぐに使用できるCore MLモデルのダウンロードについてご紹介します。

モデルの使用についてさらに詳しく

Apple機械学習ジャーナル

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