Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
統計・マーケ・R/Python・機械学習 Meetup! #2 2017.10.11
Search
Yutaka
October 10, 2017
Programming
200
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
統計・マーケ・R/Python・機械学習 Meetup! #2 2017.10.11
Yutaka
October 10, 2017
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
140
Swift 6 の地味な (?) アップデート
tajitaji
1
440
2018.01.19 すくすく子育てエンジニア Meetup #1
tajitaji
1
2.2k
mlmodel のコンパイル
tajitaji
0
1.9k
Vapor プロジェクトの開発に使えそうなツールの紹介
tajitaji
0
520
Server Side Swift, Vapor を触ってみた
tajitaji
0
2.1k
SwiftでのError Handlingを学び直す!
tajitaji
3
830
Other Decks in Programming
See All in Programming
Security issues being discussed on Web Platforms
petamoriken
0
750
tsc.rip を支える技術 / Kyoto.なんか #8
susisu
0
4.4k
変化を抱擁するドキュメントの作り方 - ビジネスルール駆動開発がもたらす、コードとの新しい関係
ioki
2
150
マイコン向けの軽量Ruby「PicoRuby」で各種デバイスを制御するネイティブアプリの実現手法
bash0c7
0
330
Family mrubyの進捗
kishima
1
110
DroidKaigi 2026 「個人開発という実験場: Android エンジニアが手にする4つの自由」
slashnephy
0
230
DynamoDBの基礎を振り返りながらベクトル検索機能を理解する
musan
3
280
LoopHub - ローカルで動く GitHub で、AI と共同開発
jugyo
1
500
GKE で Pod の見方を変えたら、スケールアウト時の挙動を真に捉えられた話
stkk
0
110
Kiroで創り、AgentCoreで繋ぐ!AWSで実践する「AI-DLC」から「AIエージェント統合」までの最新地図
licux
4
650
The Good Stuff, Not the Slop: Engineering High-Quality Android Apps with Modern AI Tooling
danybony
1
240
AIエージェント時代のコードレビューを設計する
nogu66
6
2.6k
Featured
See All Featured
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
306
120k
Prompt Engineering for Job Search
mfonobong
0
450
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
55
10k
Marketing Yourself as an Engineer | Alaka | Gurzu
gurzu
0
300
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
232
55k
The AI Search Optimization Roadmap by Aleyda Solis
aleyda
1
6.2k
Neural Spatial Audio Processing for Sound Field Analysis and Control
skoyamalab
0
490
Producing Creativity
orderedlist
PRO
348
41k
Designing for Performance
lara
611
70k
Chasing Engaging Ingredients in Design
codingconduct
0
310
SEO Brein meetup: CTRL+C is not how to scale international SEO
lindahogenes
1
2.9k
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
63
46k
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