Swiftでいこう！

Swiftでいこう！-CoreML,Vision

アップルのDeveloperサイトのSample Codeをみてみましょう。 Vision framework をCore ML modelと一緒に使ってみようというプロジェクトです。まず、 Set Up Vision with a Core ML Model でModelを作って、"request"を作ります。 let model = try VNCoreMLModel(for: MobileNet().model)let request = VNCoreMLRe

Swift 5.2の新しいとこ。 -Callable values(struct)

Callable values of user-defined nominal types をみていきますが、要するに構造体を関数みたいに使うことができるようになったということです。サンプルコードです。 struct Dice { var lowerBound: Int var upperBound: Int func callAsFunction() -> Int { (lowerBound...upperBound).random

Swift 5.2の新しいとこ。 - Key Path

同時にXcode 11.4も同時に更新されました。安定性をますアップデートのようです。 Swift 5.2の言語仕様も少し改良されているようなので確認したいと思います。公式ページ、のページより"playground"をダウンロードして実際に動かします。まず、"Key Path Expressions as Functions"です。 struct User { let name: String let age: Int let bestFriend

Swiftでいこう! - Core ML を変換、作る！

機械学習をアプリに取り込むときに便利なCore MLです。今、もうすでにあるモデルを取り込むときは？ということで変換する便利なツール。Core ML Toolsです。そして、自分で学習させて自分で作る便利なツールが、Create MLです。 Core ML Toolsでは、Core MLのモデル形式（.mlmodel）に変換して使えるようにします。多くはPythonで作られているのでPythonのコマンドで変換していきます。 import coremltoolsc

Swiftでいこう! - Core ML

Swiftで機械学習です。 Core MLを使って、機械言語モデルをAppに統合します。Core MLはすべてのモデルを統一された方法で扱えます。Appは、Core ML APIとユーザーデータを使用して、予測の作成、モデルのトレーニングや微調整をすべてユーザーのデバイス上で行います。 Core ML modelを作ってそれをアプリに利用します。何よりも学習などを手軽にできる以下、Create MLアプリがあるのでとても簡単。機械学習の専門知識がなくても、機械学習モデ

Swiftで行こう！-Swift Package Manager!

CocoaPodsやCarthageを使われている開発者は多いのではないでしょうか。これらは基本Terminalでコマンドを打ち込んで使います。のようにテキストベースの導入となります。こうなると少し導入のハードルは上がります。そして今回紹介する Swift Package Manager です。以前からあるのですが、CocoaPodsやCarthageと同じようにテキストベースの作業が必要だったのが今回"Xcode 11"からSwift Package Man

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