Core MLを利用した機械学習とVisionでの画像認識 - WonderPlanet Developers’ Blog
coremltoolsの環境構築 大まかな手順は以下の通りです。 virtualenvでPythonが動く環境用意する。 pip install -U coremltoolsでツールをインストールする。 coremltoolsを利用するために必要な下記のツールをpipでインストールする。 ・numpy (1.12.1+) ・protobuf (3.1.0+) ・Keras (1.2.2+, 2.0.4+) ・Tensorflow (1.0.x, 1.1.x) ・Xgboost (0.6+) ・scikit-learn (0.15+) ・libSVM 詳細なインストール手順はcoremltoosのドキュメントを参照してください。 変換の例（.h5 → .mlmodel） TensorFlowとKerasで作成した犬と猫の画像をどちらか判別する学習モデル「model.h5」をXcodeで扱える
Amazon Echo (Alexa) 用に音声対話クイズのスキルを作成してみた - WonderPlanet Developers’ Blog
こんにちはアドバンストテクノロジー部の@y-matsushitaです。 最近はAmazon Echo、Google Home、Clova WAVEと次々に新しいスマートスピーカーが出ていますね。 私も流行りに乗ってAmazon Echo用のAlexaスキルの作成を試してみたのでご紹介します。 作成するAlexaスキル 今回はクラッシュフィーバーのクイズを出題するスキルを試作します。 予め設定した問題を出題しユーザの回答(番号)によって正解か不正解かを返します。 流れとしては以下のような形です。 Alexaから問題を出題 ユーザが1番〜n番までの番号で回答 Alexaから「正解」or「不正解」を返す 1に戻る（最後まで出題し終えたらAlexaから正解数を発表） それでは早速始めます。 必要な事前登録 以下への登録が必要です。 developer.amazon.com aws.amazon.c
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