WWDC17,18の機械学習（Core ML）のセッションに載っているサンプルコードのまとめ

よりふじ / YORIFUJI

2020年7月29日 08:19

iOSの機械学習（Core ML）をキャッチアップする際に参考にしたりビルドして実行した公式サンプルをまとめました。

WWDC19と20もまとめたいと思ってますがまだ追いついてません。最新に近づくに連れて機械学習のセッション数も増えていて追いつくのが大変そうです😅

手元の環境は次の通り

macOS 10.15.6
Xcode 11.6
iPhone 11 (iOS 13.6)

Machine Learning and Vision

これまでのWWDCの機械学習に関するセッション一覧はここから観れます。

Sample Code

Integrating a Core ML Model into Your App

1つ目は学習済みのモデルを使って火星の生息地（土地？）の価格を予測する空想のアプリ。3つのパラメータ（太陽電池パネルと温室の数、および生息地のロットサイズ）を使って推論している。実行結果はこちら。

コードはモデルを生成して、

   let model = MarsHabitatPricer()

predictionを呼び出すシンプルなサンプル。

    func updatePredictedPrice() {
       func selectedRow(for feature: Feature) -> Int {
           return pickerView.selectedRow(inComponent: feature.rawValue)
       }
       let solarPanels = pickerDataSource.value(for: selectedRow(for: .solarPanels), feature: .solarPanels)
       let greenhouses = pickerDataSource.value(for: selectedRow(for: .greenhouses), feature: .greenhouses)
       let size = pickerDataSource.value(for: selectedRow(for: .size), feature: .size)
       guard let marsHabitatPricerOutput = try? model.prediction(solarPanels: solarPanels, greenhouses: greenhouses, size: size) else {
           fatalError("Unexpected runtime error.")
       }
       let price = marsHabitatPricerOutput.price
       priceLabel.text = priceFormatter.string(for: price)
   }