自分の写真、音、データ、テキスト、手のジェスチャーでモデルに教え、iPadで学習する様子を見守れます。
MagicaLCore 2.0
6種類の機械学習モデルを、あなたのiPadでそのままトレーニング。コードもMacもクラウドも不要。完成したら.mlmodelを書き出して、自分のアプリで使えます。
無料 · M1以降を搭載したiPad用。iPhoneとMacには対応していません。
本格的な作業のために
ドラマやPDFだけのものではありません。MagicaLCoreでモデルをトレーニングし、Swift Playgroundsでアプリを作り、App Storeに提出。すべてiPadで。
自分の写真、音、データ、テキスト、手のジェスチャーでモデルに教え、iPadで学習する様子を見守れます。
Swift PlaygroundsでSwiftUIを使ってアプリを書き、.mlmodelを追加。
struct ResultView: View {
let label: String
let confidence: Double
var body: some View {
VStack(spacing: 8) {
Text(label)
.font(.largeTitle.bold())
Gauge(value: confidence) {
Text("Confidence")
}
Text(confidence, format: .percent)
}
}
} Swift PlaygroundsからそのままApp Store Connectにアプリを送信。Macは不要です。
Macと同じAppleシリコン。本物のモデルをトレーニングするのに十分なパワーです。
画像、音声、表形式データ、テキスト、手のポーズ、手の動作。
精度と損失を、イテレーションごとに。
自分のファイル、カメラ、マイクで。
各コントロールの横に短い説明。
今日止めたトレーニングを、明日仕上げる。
Swift PlaygroundsやXcodeのアプリですぐに使えます。
写真を自分だけのカテゴリに分類。モンステラかフィカスか。熟しているか、まだか。
短い音声クリップから音を認識。鳥の鳴き声、楽器、ドアをノックする音。
CSVファイルの列から、カテゴリや数値を予測。
テキストを話題や口調で見分ける。
写真から、止まった手のサインを認識。
短い動画から、手の動きを認識。
使い方
クラスごとに1つのフォルダ、表形式データならCSVファイル。フォルダ名がラベルになります。
イテレーション、学習率など。それぞれに役割を説明する情報ボタンがあります。
トレーニングと検証の精度と損失を、イテレーションごとに。
トレーニングを一時停止して、あとで履歴から中断したところの続きができます。
写真、音声ファイル、データの行、文でテスト。カメラやマイクを使ってリアルタイムでも。
名前、作成者、説明を付けて.mlmodelを書き出し。「モデルを使う」ガイドで、アプリへの組み込み方がわかります。
データ集めからモデルの活用まで、すべてのモデルにステップごとのチュートリアル。
Swift Playgrounds
Swift Playgroundsは、Swiftでコードを書き、SwiftUIでアプリを作るためのAppleのアプリです。MagicaLCoreと組み合わせれば、最初の写真からApp Storeまで、iPad 1台でたどり着けます。
トレーニング、テスト、書き出しはすべてデバイス上で行います。モデルのトレーニングのためにデータセットがアップロードされることはありません。
価格
6種類すべてのモデルを、制限付きで試せます。広告付き。
Proのすべて。いつでも解約できます。
Proのすべてを、年に1回のお支払いで。
1回払いで、ずっとPro。
価格は日本のApp Storeでの表示です。価格は国や地域によって異なり、購入前にApp Storeに表示されます。サブスクリプションは、現在の期間が終わる24時間前までに解約しない限り自動で更新されます。
現在のページ 無料、Proは月額¥600から
¥30,000、買い切り