フレームワーク
Create ML
アプリで使用する機械学習モデルを作成します。
概要
使い慣れたSwiftやmacOS Playgroundsなどのツールと一緒にCreate MLを使い、Macで独自の機械学習モデルを作成してトレーニングします。モデルをトレーニングすることで、画像を認識する、テキストから意味を抽出する、数値間の関係を見出す、といったタスクを実行できます。
典型的なサンプルを示すことによって、モデルがパターンを認識できるようにトレーニングします。たとえば、さまざまな犬の画像をたくさん見せることによって、モデルが犬を認識するようにトレーニングできます。モデルをトレーニングした後、モデルが以前に見たことのないデータでテストし、タスクをどれだけ実行できたかを評価します。モデルが十分にタスクを実行できるようになったら、Core MLを使ってアプリに組み込むことができます。
Create MLは、Apple製品に搭載されている写真アプリやSiriなどに組み込まれている、機械学習インフラストラクチャとして活用されています。このため、画像分類モデルや自然言語モデルは小さくてすみ、トレーニングにかかる時間も短くてすみます。
トピック
画像モデル
画像分類モデルの作成
(英語)
画像を分類する機械学習モデルをトレーニングして、Core MLアプリに追加します。
struct MLImageClassifier
(英語)
画像を分類するためにトレーニングするモデル。
struct MLObjectDetector
(英語)
画像内の1つ以上のオブジェクトを分類するためにトレーニングするモデル。
ビデオモデル
struct MLActionClassifier
(英語)
人体の動作を分類するためにビデオを使ってトレーニングするモデル。
struct MLStyleTransfer
(英語)
画像のスタイルを他の画像またはビデオに適用するためにトレーニングするモデル。
テキストモデル
テキスト分類モデルの作成
自然言語テキストを分類する機械学習モデルをトレーニングします。
struct MLTextClassifier
(英語)
テキストを分類するためにトレーニングするモデル。
Word Taggerモデルの作成
(英語)
自然言語テキストで個々の単語をタグ付けする機械学習モデルをトレーニングします。
struct MLWordTagger
(英語)
自然言語のテキストを単語レベルで分類するためにトレーニングする単語タグ付けモデル。
struct MLGazetteer
(英語)
自然言語のテキストを分析するタガーの機能を強化する、用語とラベルのコレクション。
struct MLWordEmbedding
(英語)
アプリが文字列の近隣を検索することで類似の文字列を検出できるようにする、ベクトル空間内の文字列のマップ。
音声モデル
struct MLSoundClassifier
(英語)
オーディオクリップを分類するためにトレーニングするモデル。
モーションモデル
struct MLActivityClassifier
(英語)
モーションセンサーデータを分類するためにトレーニングするモデル。
表形式モデル
ラベル付け、推定、類似性の検出などの一般的なタスクに役立つモデルタイプです。これらのモデルは、データテーブル内のデータ値の列から学習します。
表形式のデータからのモデルの作成
(英語)
Core MLを使って表形式のデータを読み込んで管理する機械学習モデルをトレーニングします。
enum MLClassifier (英語)
データを個別のカテゴリに分類するためにトレーニングするモデル。
enum MLRegressor (英語)
連続する値を推定するためにトレーニングするモデル。
struct MLRecommender (英語)
アイテムの類似性、グループ化、および任意でアイテムの評価に基づいて推奨を行うためにトレーニングするモデル。
表形式のデータ
struct MLDataTable (英語)
機械学習モデルのトレーニングまたは評価のためのデータのテーブル。
enum MLDataValue (英語)
データテーブル内のセルの値。
データの視覚化
(英語)
プレイグラウンドでデータテーブルおよびデータ列の画像をレンダリングします。
モデルの精度
モデルの精度の向上
評価指標を使って、機械学習モデルのパフォーマンスを調整します。
struct MLClassifierMetrics (英語)
分類器のパフォーマンスを評価するための指標。
struct MLRegressorMetrics (英語)
リグレッサーのパフォーマンスを評価するための指標。
struct MLWordTaggerMetrics (英語)
単語タガーのパフォーマンスを評価するための指標。
struct MLRecommenderMetrics (英語)
レコメンダーのパフォーマンスを評価するための指標。
struct MLObjectDetectorMetrics (英語)
オブジェクト検出のパフォーマンスを評価するための指標。
モデルトレーニングのコントロール
class MLJob(英語)
セッションの進行状況をモニタリングするか、セッションの実行を停止するためのモデルの非同期トレーニングセッションを表す表現。
class MLTrainingSession (英語)
モデルの非同期トレーニングセッションの現在の状態。
struct MLTrainingSessionParameters (英語)
トレーニングセッションの構成設定。
struct MLCheckpoint(英語)
特徴の抽出中またはトレーニング段階での特定の時点におけるモデルの非同期トレーニングセッションの状態。
サポートタイプ
Create MLがそのすべてのモデル作成タスクで使用する共用タイプ。
enum MLCreateError (英語)
モデルのトレーニング、予測の生成、ファイルシステムへのモデルの書き込みなど、各種操作の実行中にCreate MLが送出するエラー。
struct MLModelMetadata (英語)
Core MLモデルファイルに格納されるモデルに関する情報です。
enum MLSplitStrategy (英語)
一般的にトレーニングデータセットから検証データセットを作成するための、データ分割(パーティショニング)手法。