従来の出版とは違う本,iOS 11 ProgrammingでCore MLについて書きました.

どもsonsonです. このエントリは,本書の3章について宣伝します.

概要

本書の3章は,Core ML APIの使い方ではなく,機械学習を使ったアプリケーション開発の一連の流れについて解説するものです.

  1. 機械学習の簡単なコンセプトを考察し,
  2. 問題を考え,
  3. scikit-learnをはじめとする機械学習ツールを使い,学習し,
  4. 性能評価を考察し,
  5. 実際のアプリケーションへの機械学習を組み込む,

一連の流れを,3章では解説します. さらに,現状のCore MLの限界,実装上の課題,運用上の課題についても論じます. ですので,下に示す様に少々ストイックな数学の話もあり,教科書チックなところが多々ありますが,機械学習をちょっと始めて見たいという方に興味をよりもってもらえるように書いたつもりです.

サンプル

本章では,二つの課題を題材に機械学習を使ったアプリケーション開発を解説します.具体的には,以下の様な手書き文字認識アプリがあります. この題材では,Kerasを使って学習し,ナウなヤングにバカうけのCNNを使って,文字認識を行なっています.おそらく,アルファベットの手書きデータや簡単な記号の手書きデータを追加すれば,このサンプルで色々なものを認識することができると思います.

サンプルコードは,以下のリポジトリにおいてあります. 書籍を買う前に内容をチェックしたい方は,一度ご覧になってください.

https://github.com/peaks-cc/iOS11samplecode/tree/master/chapter_03/samplecode

他の見どころ

あえて,私がそれをあげると,Core MLと同じく,解説本が少ないMetalや,Home Kitの実際の対応商品を使った解説は,かなり読み応えがあると思います. 当然,その他の章のサンプルコードもあるので,以下のURLで,サンプルを確認してから,本を買うかどうか決めるのもありだと思います.岸川さんが,そのままデプロイできると豪語するサンプルコードも含まれているので,是非,トライしてみてください!

https://github.com/peaks-cc/iOS11samplecode/

まとめ

本章は,Core MLがdeprecatedにならない限り(笑),iOS12がリリースされても活きてくる内容にしました. iOS,Core MLがいくらアップデートされても,機械学習の本質や評価,ツールの使い方は,変わりません. Core MLへの興味をきっかけに機械学習にチャレンジしてみたいと考える方,是非本書をお買い上げください.

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iOS 11 Programming

iOS 11 Programming

  • 著者:堤 修一,吉田 悠一,池田 翔,坂田 晃一,加藤 尋樹,川邉 雄介,岸川克己,所 友太,永野 哲久,加藤 寛人,
  • 発行日:2017年11月16日
  • 対応フォーマット:製本版,PDF
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