フィーチャーセット：

ML Image Identifierは、あなたの環境の周りをカメラを動かすときに、iOSデバイスがリアルタイムで画像を識別できるようにする教育用アプリです。さまざまなレベルの精度（それぞれ高、中、低）を持つ「オブジェクト」、「車」、「食品」の3つのカテゴリの画像をスキャンします。 iOS 11を実行しているすべてのデバイスで動作するように画像処理が自動的に調整されます。上位5つの予測マッチは、ニューラルネットワークの信頼水準に基づいてパーセンテージとして表示されます。

バックグラウンド：

かつてはサイエンスフィクションの主題であった機械学習は、近年数十年にわたって私たちの生活に浸透してきました。手書き認識、顔認識、画像タグ付け、ゲームのAI、ターゲット広告、予測タイピング、多くの自動化されたタスクなど、さまざまな用途に使用されています。あなたが提供するデータは、さまざまな目的のために貴重なものになる可能性があるため、ソーシャルネットワークは無料です。要するに、知識は力です。

iOS 11のリリースで、AppleはCoreMLを使用して大衆に機械学習をもたらし、あらゆるiOSデバイスでハードウェアアクセラレーションを介してニューラルネットワークやその他のML関連ツールを実行することができました。

このアプリは、機械学習のいくつかの可能性といくつかの欠点を実証するものです。ニューラルネットワークをモデリングすることは、その作業の一部にすぎません。 MLモデルが機能するためには、膨大な量のテストデータを供給する必要があります（生き物を覚える方法と同様に、多くの刺激を習得する必要があります）。良好なテストデータは良好な結果をもたらすことができる。不良なテストデータは、結果が悪くなる可能性があります。時々、テストを作成する人の偏見は、他のテスト値よりも無意識のうちに特定のテスト値を重み付けする可能性があるため、有効になります。
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