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WWDC2018でグッときたアレ
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Tomoki Kobayashi
September 07, 2018
Programming
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480
WWDC2018でグッときたアレ
Mobile Act NAGOYA #12
https://mobileact.connpass.com/event/97211/
Tomoki Kobayashi
September 07, 2018
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Transcript
WWDC2018 で グッときたアレ Mobile Act NAGOYA #12
自己紹介 @temoki / 小林 友樹 Fenrir Inc. / PL, iOS
Engineer
Mobile Act NAGOYA #11 今年の開発者イベントで僕がグッときたポイント Facebook F8 Oculus Go
Google I/O Daydream に関する VR180
実はもう一つ グッときたものが...
WWDC 2018 Platforms State of the Union 以降、iOS, macOS, Xcode
のベータ版について Apple が公開している情報の範囲での話となります。
Transfer Learning こそ 僕が望んでいたもの
試すにはデータが必要...
あった
Hello Goodbye オフィスに設置した iPad に顔を見せるだけで、 社内の勤怠システムで出社/ 退社できるアプリ 名古屋ß メンバーで開発して社内で広く利用されている 顔領域の検出には
CoreImage の CIDetector 使用 顔認識(誰の顔?)は Amazon Rekognition 使用 支社メンバーの毎日の顔データがログに残っている
None
データ メンバー7 名で約1,400 枚(約1 年間) メンバーごとに約200 枚 学習データとテストデータで半分ずつ
学習 Xcode Playground 上で 3 行書く import CreateMLUI let builder
= MLImageClassifierBuilder() builder.showInLiveView() Live View にデータをドラッグ&ドロップするだけ データ約700 枚を25 秒で学習完了 (0.035 秒/ 枚)
試験 学習したモデルを使ってテストデータを試験 これも Live View にドラック&ドロップするだけ データ約700 枚を43 秒で試験完了 (0.061
秒/ 枚)
学習したモデル CoreML の mlmodel として保存可能 Vision Framework 等に組み込んで利用できる 今回のものは 130KB
(小さい ) このサイズならアプリサイズも気にならない! 後からモデルの差し替えもしやすい?
リアルタイム顔認識デモ は懇親会で....
まとめ 誰でも独自のモデルがとても簡単に作成できる データを集めることに注力できる モデルサイズもとってもポータブル Machine Learning が完全に民主化した