ユーザ個別にアップデート可能なMLモデルを活用した筋トレ自動計測アプリの開発 by Naoya Matsuda

Appleが提供する機械学習フレームワークであるCoreMLと、そのモデル生成に使用されるCreateMLを用いて、ユーザ個別に最適化された筋トレ自動計測アプリを開発しました。

一般的な流れでは、データセットとXcode付属のCreateML（GUIツール）を使用してモデルを作成し、CoreMLを用いてiOSアプリに導入することが一般的です。

しかし、以下の方法を用いることで、アプリ内でモデルの新規学習や追加学習を完結させることが可能です。

• 新規学習: 一部のモデルは、アプリ内でCreateMLから直接学習可能です。
• 追加学習: Updatableなモデルは、アプリ内でCoreMLのMLUpdateTaskを使用して追加学習が可能です。

これらの方法は、特に”ユーザ依存性の高いコンテンツ”の開発に有効です。今回は、Updatableなモデルを使用して、端末のセンサーデータを基にユーザ定義の筋トレメニューの実行回数を自動計測するアプリを開発しました。

このテーマは開発だけでなく、研究的な要素も含んでいます。以下の内容についてお話しします。

• アプリ内部でのCoreMLモデルの追加学習の手法
• センサーデータ（時系列データ）を用いたモデルにおける判定精度向上の研究
  • 学生時代に近しい研究をしていた際のノウハウ