try! Swiftメモ: Day1-1 Swift開発者が知りたかったけど聞きにくい機械学習のすべて

try! Swiftに参加して来ました！

ちょいちょいメモ書きしていたのを公開します。

@niwatake さんのこちらのブログと合わせてご覧いただくと、わかりやすいかと思います。

Swift開発者が知りたかったけど聞きにくい機械学習のすべて | try! Swift Tokyo 2017 #tryswiftconf Day1-1 - niwatakoのはてなブログ

機械学習について

機械学習とは？

• 人間の分析を加えたデータを元ん学習する仕組み
  • e.g.
    • 人の身長を予測する
      • 会場の人の身長を測って平均値を取る
        • これを使って計算する。予測する
        • ただし、これだけだと誤差ができるので、男性・女性で分けて測る
        • さらに年齢・靴のサイズなど様々な係数を加えていくことで精度が上がる
  • これは線形回帰という

なぜ今この機械学習が面白い？

• 昔と比べてよりたくさんのデータを取り扱えるようになってきたから
  • NN (ニューラルネットワーク) が大事
• iOSデバイス上でもできるようになっている
  • 画像を見て -> 水のボトルであるという分析ができる
    • エッジ
    • シェイプ
    • ..
  • 単なるイメージ分析であったものから、次のステップへ飛躍的にのびる段階

モバイルアプリ開発への影響

• 機械学習はどこでも利用できるようなものになっていく
  • e.g. 顔認識とか、

学者でなくてもできるか?

• → yes
• 今は、Swiftの1.0のような段階
  • Swiftのように、機械学習もメインストリームになっていくだろう
    • 大学の学部が増えたり
    • TensorFlowとか、開発が進んでいっている

Swift環境で機械学習ができるか？

• モデルをつくる
  • python, tensorflow
  • TensorFlowをアプリに取り込むとか
  • Apple accerate
• AVFoundationとか、CoreImageを使うようなもの
  • 支援実行モデル
    • 呼び出して、フィルタリングして…
• UIを作るのとよく似ている
  • 不正確
    • 95%は動くのに、5%は動かない
      • なぜ動いた、なぜうごかない、がわからない
    • でも機械学習では95%はすごいレベル

どこから始めればいいのか

• 誰も専門家ではないので、誰でもできる

まとめ

機械学習に注目が集まっているが、本当に使えるもの

さまざまなAPIがどんどん出て来るだろう