Введение Я учусь в Apple Developer Academy @BINUS, где многому научился в программировании, дизайне и совместной работе. В Apple Developer Academy мне поставили задачу создать приложение, реализующее машинное обучение. Это был интересный опыт, потому что раньше я не знал, как внедрить машинное обучение в мобильное приложение. Как найти наборы данных? Главное требование перед созданием приложения машинного обучения — наличие модели машинного обучения. Модель — это файл, обученный..

Вы можете выполнить классификацию поз рук с помощью машинного обучения на Mac. На этот раз в качестве демонстрации я создам модель классификации поз с помощью CreateML и создам приложение для смартфона, которое распознает «сердечко пальца» и «знак мира». Репозиторий GitHub этой демонстрации (проект Xcode): HandPoseClassificationAR 1. Соберите данные Данные изображения необходимы для обучения. Соберите и разбейте по папкам. Необходимые изображения: - изображения поз,..

Учебное пособие для начинающих о том, как реализовать машинное обучение в системах Apple с помощью CreateML и CoreML, чтобы перенести его в приложение. Если вы являетесь энтузиастом машинного обучения и только что перешли на системы Apple, возможно, вам, как и мне, интересно, каковы возможности машинного обучения в таких системах. Что ж, вы находитесь в правильном месте! Хотя эта статья предназначена для тех, кто уже имеет опыт работы с ML, в первой части я расскажу об основах,..

Машинное обучение - это часть искусственного интеллекта, основанная на идее, что машины могут учиться на основе данных и выполнять конкретную задачу без явного программирования. Основная цель машинного обучения - улучшить жизнь людей, сделав машины более интеллектуальными, а технологии - более персонализированными. Прекрасным примером объединения этих двух возможностей, которые предоставляет машинное обучение, является система рекомендаций. Обычно рекомендательные системы понимают..