2020 年 10 月

2020 年 10 月 23 日

機能

すぐに使える新モデル

[OS パッケージ] > [画像分析] > [ObjectDetection]: ObjectDetection は、YOLO に基づきオブジェクト検出を実行するための汎用的で再トレーニング可能なディープ ラーニング モデルです。この ML パッケージは COCO のデータセットで事前にトレーニングされており、COCO のデータセットの 80 個のクラスを識別するために使用できる ML スキルを直接作成できます。詳細については、こちらのドキュメントをご覧ください。

[OS パッケージ] > [Tabular Data (表形式データ)] > [TPOTAutoMLRegression] と [TPOTXGBoostRegression]: 分類に使用可能なモデルに、回帰にも使用できる [TPOTAutoMLRegression] と [TPOTXGBoostRegression] を追加しました。この 2 つのモデルを使用することで、表形式の数値データに基づき数値を予測できます。こちらから詳細をご確認ください。

改良点

• 状況をより分かりやすくするために、トレーニング パイプラインの [キュー登録済み] ステートを 2 つの異なるステート ([パッケージ化中] と [リソースを待機]) に分割しました。[パッケージ化中] ステートは、トレーニング パイプラインを実行する Docker イメージが構築中であることを意味します。特定のバージョンの ML パッケージの初回トレーニング時には、最大 20 分程度かかることがあります。[リソースを待機] とは、パイプラインが実行するライセンスがないことを意味します。パイプラインは、実行中の ML スキルを削除するか、別のパイプラインが完了した場合に利用可能になる新しいライセンスの有無を 5 分ごとに確認し、ライセンスがある場合には直ちに実行を開始します。
• アプリのアクセシビリティを改善しました。アクセシビリティは極めて重要であるため、今月は数々の改善を行いアプリ全体をより使いやすくしました。これからも改善を続けますので、ご意見があればお気軽にお知らせください。

バグ修正

アクティビティ側で設定したタイムアウトが正常に適用されるようになりました。