Core ML Tools実践入門 - iOS × DEEP LEARNING | 本 | coremltools | Keras | TensorFlow | iOS | Swift | Python | Mac

Core ML Tools実践入門 - iOS × DEEP LEARNING | 本 | coremltools | Keras | TensorFlow | iOS | Swift | Python | Mac

本書はCore ML Toolsの実践入門書です。 KerasやTensorFlowを用いて構築したディープラーニング/機械学習モデルをiOSで利用するために必要な変換ツールである「Core ML Tools」(ライブラリ名/Pythonパッケージ名としてはcoremltools)の利用方法をさまざまなモデルをつくりながら学んでいきます。 最初はごくごくシンプルな画像分類CNNの構築方法からはじめてKerasやCore ML Toolsに入門しつつ、出力も画像となるタイプのモデルや、Core ML 3の目玉新機能である「オンデバイス学習」等も解説していきます。 またcoremltools, tfcoremlを駆使して学習済みモデルをCore MLモデルに変換する方法や、モデルのサイズを縮小する方法も本書では詳しく解説します。機械学習/ディープラーニングの分野では既に数多くの優れた「学習済みモデル」がインターネット上に公開されています。これらを自らCore MLモデルに変換し、必要に応じてカスタマイズ・改善できるようになれば大きく引き出しが広がるでしょう。 B5版、本文142ページ。サンプルコードはGitHubよりダウンロード可能です。

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本書はCore ML Toolsの実践入門書です。 KerasやTensorFlowを用いて構築したディープラーニング/機械学習モデルをiOSで利用するために必要な変換ツールである「Core ML Tools」(ライブラリ名/Pythonパッケージ名としてはcoremltools)の利用方法をさまざまなモデルをつくりながら学んでいきます。 最初はごくごくシンプルな画像分類CNNの構築方法からはじめてKerasやCore ML Toolsに入門しつつ、出力も画像となるタイプのモデルや、Core ML 3の目玉新機能である「オンデバイス学習」等も解説していきます。 またcoremltools, tfcoremlを駆使して学習済みモデルをCore MLモデルに変換する方法や、モデルのサイズを縮小する方法も本書では詳しく解説します。機械学習/ディープラーニングの分野では既に数多くの優れた「学習済みモデル」がインターネット上に公開されています。これらを自らCore MLモデルに変換し、必要に応じてカスタマイズ・改善できるようになれば大きく引き出しが広がるでしょう。 B5版、本文142ページ。サンプルコードはGitHubよりダウンロード可能です。