機械学習分類器が載ったモバイルブラウザを作った話 - 変なサービスを作るのが好き
はじめに 半年ほどかけてアプリのプロトタイプを製作したので、開発の動機や使用したツールなどをまとめてみる。 作ったものはページを自動分類するモバイルブラウザでWWDC2017で発表されたCore MLを使用している。 機械学習を用いたサービスを製作したのは初めてだったけれど、scikit-learn等のライブラリやgoogle custom search等のAPIが充実しているので比較的容易に開発を始めることができた。しかしパラメータの設定等まだまだ試していないことが多くあったり、教師データの質と数の問題から分類の精度は現時点であまり良いものではない。 しかし、精度を向上する仕組みなどを取り入れているので今後の改善に期待して欲しい。 開発の動機 友人と会った時、この漫画が面白いとか、あの映画が面白かったとかそんな話しをよくする。 後でそのコンテンツを読みたい、観たいと思ったものを忘れないよ
iOSでCharlesを導入する | try! Swift Tokyo 2018 Day2-6 - niwatakoのはてなブログ
twitter.com 我々が開発するアプリの多くが、インターネット経由でAPIにアクセスします。macOS上で実行されるCharles Proxyは、iOSからの HTTP と HTTPS のトラフィックをキャプチャできるため、障害をデバッグしたり、パフォーマンスを測定することができます。try!Swift Tokyoでは、Charles Proxy の作者である Karl が Charles for iOS という新しく強力なアプローチを発表します。これにより、あなたのiOSデバイスでトラフィックを直接キャプチャすることが可能となります。 www.youtube.com 追記 (2018/03/28) トークの際には審査中だったCharles Proxy for iOS がリリースされました Charles Proxy XK72ユーティリティ¥1,080 Charles Proxy i
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