Create ML
Mac上で機械学習モデルをトレーニングするまったく新しい方法を体験しましょう。Create MLを使えば、モデルトレーニングの複雑な要素を取り除き、パワフルなCore MLモデルを生み出すことができます。
Mac上で機械学習モデルをトレーニングするまったく新しい方法を体験しましょう。Create MLを使えば、モデルトレーニングの複雑な要素を取り除き、パワフルなCore MLモデルを生み出すことができます。
初めての空間コンピューティングテンプレートであるオブジェクトトラッキングを使うと、visionOSアプリで現実世界のオブジェクトをトラッキングできます。Create MLアプリの新しいデータプレビュー機能やCreate ML Componentsの新しいSwift APIを使用して、カスタマイズされたモデルトレーニングワークフローを強化しましょう。これらのAPIを使用すると、時系列モデルをアプリ内ですぐに作成できます。
さまざまなデータセットを使って、複数モデルのトレーニングをすべて1つのプロジェクトの中で実施しましょう。
トレーニングプロセスを一時停止、保存、再開、拡張しましょう。
データを視覚化して確認することで、画像のラベルミス、オブジェクトの注釈の配置ミスなどの問題を特定できます。
CPUとGPUを活用しながら、Mac上で目を見張るほど速くモデルをトレーニングしましょう。
iPhoneのカメラとMacのマイクによるContinuity機能を使ったり、サンプルデータを適用したりして、モデルのパフォーマンスをプレビューしましょう。
評価セットからのテストデータに対するモデルのパフォーマンスを、インタラクティブに確認できます。主要なメトリックスおよび具体例との関連性を検証することにより、難しいユースケースや追加のデータ収集の必要性、およびモデルのクオリティ向上の機会を把握できます。
Create MLでは、さまざまなモデルタイプを選ぶことができます。アプリ内でモデルタイプを選択し、データとパラメータを追加するだけでトレーニングを開始することができます。
画像分類
オブジェクト検出
手の形の分類
スタイル変換
アクション分類
手の動きの分類
スタイル変換
オブジェクトトラッキング
アクティビティ分類
音声分類
テキスト分類
単語のタグ付け
表形式データの分類
表形式データの回帰分析
レコメンデーション
iOS、iPadOS、macOS、tvOS、visionOS、watchOSでは、パワフルなCreate MLをSwiftフレームワークとして利用することも可能です。Swiftのスクリプトやプレイグラウンドでモデル作成をプログラムで試行して、自動化しましょう。Create ML APIを活用してアプリ内から直接モデルをトレーニングすることで、ダイナミックな機能を実装しましょう。これにより、ユーザーのプライバシーを保護しつつ、状況に適応しパーソナライズされた体験を提供することができます。