マルティスープ
Staff Blog

2022.01.25

Appleの機械学習ライブラリCore MLを試してみました(1)

みなさん、こんにちは。

最近、モバイルと機械学習を連携させて何ができるか考えています。
その一環として、AppleのCoreMLについて調べてみました。

Core MLとは

公式サイト

Appleのデバイス、iPhoneやMac上で動く機械学習ライブラリです。
デバイス上で機械学習を実行でき、作成したモデルを利用することができます。特徴は次のようなものです。

 

・モデルの実行をデバイス上で完結

Core MLモデルは完全にユーザーのデバイス上で実行されるため、ネットワーク接続を必要としません。

 

・高度なニューラルネットワークの実行

画像、ビデオ、音声、その他のメディアを理解するよう設計された最先端のニューラルネットワークなど、最新のモデルに対応しています。

 

・モデルの展開

CloudKitを使ってモデルをAppに簡単に展開することができます。

 

・モデルの変換

TensorFlowやPyTorchなどのライブラリからのモデルを容易にCore MLに変換できます。

 

・オンデバイスでのモデルのパーソナライズ

モデルはユーザーデータを使ってデバイス上でアップデートできるため、ユーザーの行動に合わせてモデルをアップデートしていくことができます。

 

Core MLで何ができるか

Core MLを利用すると大体次のようなことができます。

・Vision – 画像認識や分類
・Natural Language – テキスト処理や分類
・Speech – オーディオをテキストに変換
・SoundAnalysis – 何の音かを特定する

Core MLのVisionフレームワークを試す

Core MLのVisionフレームワークを実際に試してみました。
試したのはこちらにある公式の画像認識のサンプルアプリです。
https://developer.apple.com/documentation/vision/classifying_images_with_vision_and_core_ml

コードを見るとモデルは MobileNet を利用しているようです。

学習はせずにこのモデルをそのまま使います。

 

実行結果

写真から事物を認識させてみました。

 

 

デジタル腕時計：76.8%
いいですね。

 

防波堤：24.9%
鳥は認識できませんでした。

 

鉢：97.0%
いいですね。

 

菊：50.3%
まあまあかな。

 

次回はまた別のフレームワークを試してみたいと思います。

バイ