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今すぐにAppに組み込めるさまざまな機械学習機能を活用しましょう。事前の機械学習の経験は不要です。
コンピュータビジョンを使って、画像やビデオを処理、分析できる機能を構築しましょう。
Vision フレームワークを見る(英語)
画像の内容を自動的に認識します。
APIを見る(英語)
画像内の重要な部分や、見る人が注目しそうな部分を数値化および視覚化します。
画像の位置を分析して管理します。
特徴プリントを生成して画像の類似性を計算します。
画像内のオブジェクトを検出してラベルを付けます。
ビデオ内の動いているオブジェクトをトラッキングします。
ビデオ内の動いているオブジェクトの軌道を検出します。
画像やビデオ内のオブジェクトの輪郭や特徴をトラッキングします。
画像内の読み取り可能なテキストの領域を検出します。
画像からテキストを検出して認識し、抽出します。
画像内の人間の顔を検出します。
カメラフィード内の顔をリアルタイムにトラッキングします。
顔のランドマークを検出して、画像内にある顔の特徴を認識します。
一連の画像での顔のキャプチャクオリティを比較します。
画像内で人体が含まれている領域を検出します。
画像やビデオ内にある人体のランドマークを検出します。
画像やビデオ内にある人の手のランドマークを検出します。
画像内の猫や犬を検出します。
画像内のバーコードを検出して分析します。
画像内の矩形領域を検出します。
画像における水平方向を判定します。
連続したビデオフレームでのオブジェクトの動きのパターンを分析します。
画像内の人物のマット画像を作成します。
画像内の、文字を含んだ矩形領域を検出します。
自然言語のテキストを分析し、その言語特有のメタデータを推定します。
Natural Language フレームワークを見る(英語)
テキスト文字列内の単語を取得します。
テキスト本文の言語を認識します。
言語タガーを使用して、文字列内の固有表現を抽出します。
文字列の名詞、動詞、形容詞などの品詞を分類します。
任意の単語のベクトル表現を取得し、2つの単語間、またはある単語の最近傍の単語との類似性判定を行います。
任意の文字列のベクトル表現の取得や、2つの文字列の類似性判定が行えます。
感情(センチメント)に基づいて、テキストをポジティブ、ネガティブ、ニュートラルとして判定します。
さまざまな言語の音声認識や顕著性認識の機能を活用しましょう。
Speech フレームワークを見る(英語)
オーディオ内のスピーチを認識して分析し、トランスクリプトなどのデータを返します。
音を分析し、笑い声や拍手などの音声タイプを認識できます。
Sound Analysis フレームワークを見る(英語)
組み込みの音声識別器またはCore MLのカスタム音声識別モデルを使用して、オーディオ内の音声を分析します。