Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
統計・マーケ・R/Python・機械学習 Meetup! #2 2017.10.11
Search
Yutaka
October 10, 2017
Programming
0
190
統計・マーケ・R/Python・機械学習 Meetup! #2 2017.10.11
Yutaka
October 10, 2017
Tweet
Share
More Decks by Yutaka
See All by Yutaka
SwiftUI で複数のアラート表示を管理する
tajitaji
0
110
Swift 6 の地味な (?) アップデート
tajitaji
1
400
2018.01.19 すくすく子育てエンジニア Meetup #1
tajitaji
1
2.1k
mlmodel のコンパイル
tajitaji
0
1.7k
Vapor プロジェクトの開発に使えそうなツールの紹介
tajitaji
0
480
Server Side Swift, Vapor を触ってみた
tajitaji
0
1.9k
SwiftでのError Handlingを学び直す!
tajitaji
3
810
Other Decks in Programming
See All in Programming
AIを駆使して新しい技術を効率的に理解する方法
nogu66
0
290
2026年向け会社紹介資料
misu
0
110
エンジニアに事業やプロダクトを理解してもらうためにやってること
murabayashi
0
140
Kotlin + Power-Assert 言語組み込みならではのAssertion Library採用と運用ベストプラクティス by Kazuki Matsuda/Gen-AX
kazukima
0
100
퇴근 후 1억이 거래되는 서비스 만들기 | 내가 AI를 사용하는 방법
maryang
2
510
なんでRustの環境構築してないのにRust製のツールが動くの? / Why Do Rust-Based Tools Run Without a Rust Environment?
ssssota
14
48k
Designing Repeatable Edits: The Architecture of . in Vim
satorunooshie
0
250
EMこそClaude Codeでコード調査しよう
shibayu36
0
750
AI駆動開発ライフサイクル(AI-DLC)のホワイトペーパーを解説
swxhariu5
0
230
Making Angular Apps Smarter with Generative AI: Local and Offline-capable
christianliebel
PRO
0
110
オンデバイスAIとXcode
ryodeveloper
0
430
釣り地図SNSにおける有料機能の実装
nokonoko1203
0
210
Featured
See All Featured
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
84
9.3k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
110k
Fireside Chat
paigeccino
41
3.7k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
56
14k
Balancing Empowerment & Direction
lara
5
730
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
140
7.2k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
55
11k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
31
2.7k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
413
23k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1371
200k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.3k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3.2k
Transcript
iOSアプリに 機械学習入れてみました 統計・マーケ・R/Python・機械学習 Meetup! #2 2017.10.11 多鹿豊
目次 ◦ 自己紹介 ◦ Demo ◦ アプリの説明 ◦ 特徴 ◦
実装の概要 ◦ まとめ
目次 ◦ 自己紹介 ◦ Demo ◦ アプリの説明 ◦ 特徴 ◦
実装の概要 ◦ まとめ
自己紹介(personal) ◦ 多鹿 豊 (Tajika Yutaka) ◦ @taji-taji ◦ Qiita,
Github ◦ 統計・機械学習 →専門外
自己紹介(work) ◦ ウェルスタイル株式会社 ◦ 家族限定SNS「wellnote」を開発・運営 ◦ iOSエンジニア ◦ AWS, PHP,
Python, Rails, etc...
自己紹介(hobby) ◦ アプリ作ってます ◦ 観葉植物が好き
目次 ◦ 自己紹介 ◦ Demo ◦ アプリの説明 ◦ 特徴 ◦
実装の概要 ◦ まとめ
Demo iOSアプリの中で機械学習 〜果物画像分類〜
目次 ◦ 自己紹介 ◦ Demo ◦ アプリの説明 ◦ 特徴 ◦
実装の概要 ◦ まとめ
アプリの説明
特徴 ◦ 通信を行わず、アプリ内で画像分類 ◦ 画像をネットワークに乗せないのでセキュア ◦ ネットワークがなくても分類ができる ◦ アプリの容量が大きくなる
実装概要 学習 推論 学習済み モデル Keras Core ML Core ML
Tools 教師データ 未知のデータ 分類 結果 学習済み モデル
実装概要 学習 推論 学習済み モデル Keras Core ML Core ML
Tools 教師データ 未知のデータ 分類 結果 学習済み モデル
実装概要 学習 推論 学習済み モデル Keras Core ML Core ML
Tools 教師データ 未知のデータ 分類 結果 学習済み モデル
CoreML ◦ 機械学習のモデルをiOSアプリ(*1) に統合する ためのフレームワーク ◦ →iOSアプリの実装時に使用 ◦ iOS11から使用できる https://developer.apple.com/documentation/coreml
実装概要 学習 推論 学習済み モデル Keras Core ML Core ML
Tools 教師データ 未知のデータ 分類 結果 学習済み モデル
coremltools ◦ 学習済みモデルをCoreMLで使用できるファイ ルに変換 ◦ Keras, Caffe, scikit-learnなどで作成したモデ ルを変換できる ◦
Appleがオープンソースで開発 https://github.com/apple/coremltools
実装概要 学習 推論 学習済み モデル Keras Core ML Core ML
Tools 教師データ 未知のデータ 分類 結果 学習済み モデル
目次 ◦ 自己紹介 ◦ Demo ◦ アプリの説明 ◦ 特徴 ◦
実装の概要 ◦ まとめ
まとめ
まとめ ◦ iOS11からCoreMLフレームワークを使ってアプリに機械 学習を取り入れることが容易に
まとめ ◦ iOS11からCoreMLフレームワークを使ってアプリに機械 学習を取り入れることが容易に ◦ アプリ側では推論の処理のみ
まとめ ◦ iOS11からCoreMLフレームワークを使ってアプリに機械 学習を取り入れることが容易に ◦ アプリ側では推論の処理のみ ◦ ネットワークを必要としない機械学習のアプリ
まとめ ◦ iOS11からCoreMLフレームワークを使ってアプリに機械 学習を取り入れることが容易に ◦ アプリ側では推論の処理のみ ◦ ネットワークを必要としない機械学習のアプリ ◦ 学習はKerasやCaffeを使って事前に行う
宣伝①
https://www.udemy.com/ioskerascoreml/
宣伝②
エンジニア募集中!
ご清聴ありがとうございました