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素晴らしいマシンラーニング

私のアプリのサポート

• プッシュヒーロー - プッシュ通知をテストするために純粋な迅速なネイティブMACOSアプリケーション
• PastePal-ペーストボード、メモ、ショートカットマネージャー
• クイックチェック - スマートトッドマネージャー
• エイリアス - アプリとファイルショートカットマネージャー
• 私の他のアプリ

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私は機械学習を探索するのが好きですが、PythonやJavaScriptなどの他のプラットフォームに飛び込み、いくつかのフレームワークやTensorflowを理解したくありません。幸いなことに、WWDC 2017で、AppleはCore ML、Vision、Arkitを導入しています。これにより、機械学習の作業が非常に簡単になります。事前に訓練されたすべてのモデルを使用すると、素晴らしいものを構築できます。最初に結果を感じてから、高度なトピックと根本的なメカニズムを探求してみるのは良いことですか？

これにより、主にCore MLとSwiftに関連するものがキュレーションされます。参照を取得したい場合、他のプラットフォームに関連することがあります

目次

• コアML
• Tensorflow
• ケラス
• Turi Create
• 機械学習
• その他

コアML

モデル

• コアMLのモデルの最大のリスト（iOS 11+の場合）
• カフェカフェ：深い学習のための高速オープンフレームワーク。 http://caffe.berkeleyvision.org/
• ディープラーニングモデルのKerasコードと、一般的なディープラーニングモデル用のWeightsファイル。
• TensorflowモデルモデルTensorflowで構築されたモデル
• libsvmサポートベクターマシンのライブラリ
• PythonのScikit-Learn機械学習
• xgboostスケーラブル、ポータブル、および分散グラデーションブースト（GBDT、GBRTまたはGBM）ライブラリ、Python、R、Java、Scala、C ++など。単一のマシン、Hadoop、Spark、Flink、Dataflowで実行します
• 分類に使用されるKerasモデルのKeras-Classification-Modelsコレクション
• GoogleのMobileNetsのMobileNet-Caffe Caffeの実装
• ModelZooコアMLモデルを共有するための中央のGitHubリポジトリ
• Styleartスタイルのアートライブラリプロセス画像は、事前に訓練された機械学習モデルのセットを使用してCoremlを使用し、それらをアートスタイルに変換します
• モデルモデルとTensorflowで構築された例
• コアMLストア

ツール

• .mlmodel形式でモデルを作成、調べ、テストするためのPythonパッケージのCoremltools coremltools
• TORCH2COREMLこのツールは、TORCH7モデルをAppleCoremlに変換するのに役立ちます
• Turicreate Turi Createは、カスタム機械学習モデルの開発を簡素化します。
• ニューラルネットワークおよび機械学習モデルのNetronビューア
• onnx-coreml onnxからcoremlコンバーター
• tf-coreml tensorflowからcoremlコンバーター
• 機械学習とデータサイエンスのためのテンソルウォッチのデバッグと視覚化ツール

投稿

• 迅速なチュートリアル：iOS 11のネイティブマシン学習とマシンビジョン
• Coremlの独自のモデルをトレーニングする方法
• コアMLとTensorflowを使用したiOS 11でのスマートジェスチャー認識
• Coremlを使用したDIY Prismaアプリ
• Scikit-LearnとCoremlを使用して音楽推奨エンジンを作成する
• Turi CreateとCore MLを使用してHotDogではない建物 - 午後
• Tensorflowオブジェクト検出API、MLエンジン、およびSwiftを使用してTaylor Swift検出器を構築します
• アクセシビリティを改善するためのiOSでの機械学習を活用します
• コアMLチュートリアルのIBMワトソンサービス
• Keras＆Core MLで機械学習を開始します
• コアMLおよびIBMワトソンサービスでウイスキーブランドを検出する
• iOSアプリでAvengersスーパーヒーローをIBM WatsonとCoremlで検出する
• 機械学習機械学習により、よりインテリジェントなアプリを構築します。
• Apple Machine Learning Journal
• コアMLの紹介
• コアML詳細
• コアMLとビジョン：iOS 11チュートリアルの機械学習
• iOS 11：すべての人のための機械学習
• 迅速な開発者が機械学習について知りたいと思っていたすべて
• iOSアプリに機械学習を提供します
• iOS機械学習APIの長所と短所
• コアML：iOSの機械学習
• 機械学習トレーニングプロセスをブートストラップします
• Create MLを使用してiOSアプリで肺炎を検出します
• KerasでResNetを微調整し、Core MLを介してiOSアプリで使用する方法
• 機械学習における5つの一般的なデータ品質のゴトカとそれらを迅速に検出する方法

レポス

• Core-ML-Sample Core MLフレームワークを使用したデモ
• Unsplashexplorer-Coreml Core ML Demo Appを使用したAPIを使用して
• mnist_drawこれは、推論のためにiOS 11のcoremlを使用して、手書き認識のためのMNISTモデルのトレーニングのためのKeras（Tensorflow）の使用を示すサンプルプロジェクトです。
• ココアイcocoa人工知能ラボ
• complex-gestures-demo iOSアプリで13の複雑なジェスチャーを認識するために機械学習を使用するデモンストレーション
• Core-ML-CAR-Recognitは、COREMLの車認識フレームワークです
• ARでオブジェクトを検出し、その上に3Dラベルを表示するためのCoreml-in-Arkitプロジェクト。これは、coremlを使用するArkitプロジェクトの基本的なテンプレートとして機能します
• トレーナー-Macはモデルをトレーニングし、それを使用する完全なXcodeプロジェクトを生成します - コードは必要ありません
• coremlを使用したiOSアプリでのGestureai-coreml-iosハンド-gesture認識
• Visual-Recognition-Coremlは、Watson Visual認識とコアMLを使用してオフラインで画像を分類します

Tensorflow

投稿

• オープンソースのTensorflowモデル（Google I/O '17）
• Tensorflowの迅速
• Tensorflow High-Level API（Google I/O '18）を始めましょう
• iOSでTensorflowを始めます
• Tensorflow.jsの紹介：JavaScriptの機械学習
• JavaScriptのTensorflow（Google I/O '18）
• Colab Colaboratoryは、機械学習の教育と研究の普及を支援するために作成されたGoogle Researchプロジェクトです
• TensorflowとBNNSを使用して、MacまたはiOSアプリに機械学習を追加します

レポス

• ワークショップイベントで使用するためのいくつかの演習GoogleIO 2018

コース

• Tensorflow APIを使用した機械学習クラッシュコース
• Francois CholletによるPythonを使用したディープラーニング
• GoogleのML専門家から学びます

ケラス

投稿

• Coremlを使用してiOSでKerasモデルを実行します
• ケラスと畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）
• KERASチュートリアル：事前に訓練されたModelShttps：//www.learnopencv.com/keras-tutorial-transfer-rearning-using-sing-pre-trained-models/を使用した転送学習

Turi Create

投稿

• Turi CreateとCore MLを使用してHotDogではない建物 - 午後
• Turi Createを使用したiOSでの自然言語処理
• iOSの機械学習：Turi CreateとCoreml
• Turi Createのガイド

機械学習

はじめる

• データサイエンスに感謝します
• これが、誰でも機械学習を学ぶことができる理由です

投稿

• 機械学習への視覚的な紹介
• 機械学習は楽しいです！
• 簡単な英語で説明されている10の機械学習用語
• 1年の機械学習
• 機械学習自己学習リソース
• 機械学習を学ぶ方法
• 機械学習を始めましょう
• 機械学習と人工知能の非技術ガイド
• 機械学習：詳細なガイド - 概要、目標、学習タイプ、およびアルゴリズム
• 機械学習アルゴリズムのツアー
• ハッカーの機械学習
• 絶対的な初心者と5年生のための開発者向けの機械学習
• Dive-Into-Machine-LearningPython Jupyter NotebookとScikit-Learnを使用して機械学習に飛び込む
• Scikit-Learnによる機械学習の紹介
• ほとんどデータを使用して強力な画像分類モデルを構築します
• HBOのシリコンバレーは、モバイルTensorflow、Keras＆React Nativで「Hotdog Not HotDog」をどのように構築しましたか
• Hello World-機械学習レシピ＃1
• 畳み込みニューラルネットワークの直感的な説明
• ニューラルネットワークの簡単な紹介
• ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを使用したフラッピーバードの機械学習アルゴリズム
• プロトタイピングを通じて、機械がどのように学習するかを理解します
• デバイスでのトレーニング
• iOSの機械学習
• ニューラルネットワークの「ハローワールド」
• iOS 10およびmacOSの畳み込みニューラルネットワーク
• LearningMachinElearning「ゼロからのデータサイエンス」とhttp://karpathy.github.io/neuralnets/の迅速な実装
• ニューラルネットワークの「ハローワールド」？
• Swiftを使用してApple Playgroundに組み込まれたemojiintelligenceニューラルネットワーク？
• 機械学習：エンドツーエンドの分類
• 機械学習ゼロからヒーロー（Google I/O'19）

畳み込みニューラルネットワーク

• CS231N Winter 2016 Lecture 7畳み込みニューラルネットワーク
• Pythonで独自のニューラルネットワークをゼロから構築する方法
• 畳み込みニューラルネットワークの仕組み

その他

ブログ

• フリッツハートビート

MLを作成します

• MLの作成入門：Xcode10で独自の機械学習モデルをトレーニングする方法

MLキット

• MLキットの紹介

ビジョン

• ビジョンは、高性能画像分析とコンピュータービジョン技術を適用して、顔を識別し、機能を検出し、画像やビデオのシーンを分類します。
• ブログを獲得したスタート付き
• Swift World：iOS 11の新しいもの - ビジョン

自然言語処理

• nslinguistictagger自然言語を分析して、音声と語彙クラスの一部にタグを付け、適切な名前を特定し、lemmatizationを実行し、テキストの言語とスクリプト（正書法）を決定します。
• 言語タグ付け
• nshipsterのnslinguistictagger
• Corelinguisticsこのリポジトリには、NLPの基本的なデータ構造が含まれています。
• SwiftverbalExpressions言語標準の迅速なポート

金属

• 金属
• mpscnnhelloworld：シンプルな数字検出畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
• MetalImagerEcognition：画像認識の実行
• Appleの深い学習フレームワーク：BNNS対Metal CNN
• 金属用のニューラルネットワークツールキットを偽造します

ゲームプレイキット

• ゲームプレイキット
• プロジェクト34：4つ続けて
• gkminmaxstrategist：tictactoe aiを構築するには何が必要ですか？
• ゲームプレイキットチュートリアル：人工知能
• ゲームプレイキットの宝石
• GamePlayKit：ゲームを超えて

コース

• 6.S191：ディープラーニングの紹介
• 機械学習
• はじめに - udacityに関する機械学習への紹介
• Deeplizardによる機械学習とディープラーニングファンダメンタルズ

インタビュー

• 41重要な機械学習インタビューの質問

他のMLフレームワーク

• Tensorswift軽量ライブラリをSwiftのテンソルを計算します。
• 迅速な機械学習ライブラリ。
• 迅速な脳の人工知能/機械学習データ構造と将来のiOS開発のための迅速なアルゴリズム。ベイズ定理、ニューラルネットワーク、およびその他のAI。
• ベンダーは、iOSで高速ニューラルネットワークを簡単に作成します！ Tensorflowモデルを使用します。ボンネットの下の金属。
• iOSおよびOS Xニューラルネットワークフレームワークをブレインコアします
• aitoolbox Swiftで記述されたAIモジュールのツールボックス：グラフ/ツリー、ベクターマシン、ニューラルネットワーク、PCA、K-means、遺伝的アルゴリズムのサポート
• JavaScriptの脳ニューラルネットワーク
• Tensorflowマシンインテリジェンス用のオープンソースソフトウェアライブラリ
• インキュベーター予測予測、開発者およびMLエンジニア向けの機械学習サーバー。 Apache Spark、Hbase、Sprayの上に構築されています。
• ベアによるカフェディープラーニングフレームワーク
• トーチルアジットの科学的コンピューティングフレームワーク
• Theano Theanoは、多次元配列を含む数学的式を効率的に定義、最適化、評価できるPythonライブラリです。
• CNTK Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）、オープンソースのディープラーニングツールキット
• MXNET軽量、ポータブル、柔軟な分散/モバイルディープラーニング

加速します

• Accelerate.frameworkの迅速な迅速な例コード
• Accelerate Frameworkを使用して、マトリックス数学、デジタル信号処理、画像操作に高性能関数を提供する迅速なライブラリをサージします。

統計

• sigmaswiftstatistics swiftで書かれた統計計算のための機能のコレクション

サービス

• Watsonは、IBM Watsonの言語、ビジョン、スピーチ、データAPIを使用して、アプリで認知コンピューティング機能を有効にします。
• 開発者向けの自然言語
• クラウド機械学習エンジン機械学習任意のデータ、あらゆるサイズ
• クラウドビジョンAPI強力なクラウドビジョンAPIを使用して画像から洞察を導き出します
• Amazon Machine Learning Amazon Machine Learningにより、開発者は詐欺検出、需要予測、ターゲットマーケティング、クリック予測などのアプリケーションなど、スマートアプリケーションを簡単に構築できます。
• api.aiは、ボット、アプリケーション、サービス、デバイスのブランドユニークで自然言語の相互作用を構築します。
• Clarifaiは、世界最高の画像とビデオ認識APIを備えた素晴らしいアプリを構築します。
• OpenML一緒に機械学習を探索します
• ローブディープラーニングは簡単になりました
• さまざまなクラウドMLサービスプロバイダーからの機械学習（ML）サービスの比較

テキスト認識

• Tesseract OCRチュートリアル
• Tesseract-ocr-os-ocseract ocr iOSは、iOS7+のフレームワークであり、ARMV7SおよびARM64用にもコンパイルされています。
• Tesseract.js 62言語用の純粋なJavaScript OCR

音声認識

• スピーチ
• iOS 10で音声認識APIを使用します
• iOSの音声認識チュートリアル
• iOS用のCeedvocal Speech Speechnition Library

音声シンセサイザー

• avspeechsynthesizerテキストの発話から合成された音声を生成し、進行中の音声を監視または制御するためのコントロールを提供するオブジェクト。

人工知能

• Swiftの古典的なElizaチャットボット。
• ゲーム用のAIプログラミングの紹介

機械学習用のGoogleクラウドプラットフォーム

• 機械学習
• 例による機械学習API（Google I/O '17）
• iOSアプリにコンピュータービジョンを追加します

その他

• nothotdog-classifierは、ホットドッグがあるかどうかを伝えるアプリが市場にあると言ったらどう思いますか。
• HBOのシリコンバレーは、モバイルTensorflow、Keras＆React Nativeで「Hotdog Not HotDog」をどのように構築しましたか