機械学習モデルを構成

Core ML (機械学習) モデルをロードして使用できるように準備します。

オプション 

  • [名前] は、ComputeModel 関数で処理するモデルを識別します。ComputeModel 関数 を参照してください。
  • [処理] は、モデルを使用する方法を指定します:
    • [視覚] では、入力が単一のイメージ、また出力が分類の配列であることを想定しています。1 つの分類には、名前と浮動小数点で表される信頼水準が含まれます。
    • [一般] は、1 つ以上のスカラー入力値を受け入れ、有限の順序付き結果リストを返します。
    • [アンロード] は、モデルをアンロードし、モデルが消費したリソースを解放します。この処理を行う場合、アンロードするモデルを [名前] で識別します。
  • [次から:] には、モデルのデータファイルが保存されるオブジェクトフィールドを指定します ([アンロード] 以外のすべての操作で必須)。

互換性 

製品 サポート
FileMaker Pro 一部
FileMaker Go はい
FileMaker WebDirect いいえ
FileMaker Server 一部
FileMaker Cloud 製品 いいえ
FileMaker Data API いいえ
カスタム Web 公開 いいえ

起点バージョン 

19.0

説明 

このスクリプトステップを使用して、Core ML モデルをロードします。これにより、ComputeModel 関数は入力データとともにモデルを提供し、分析または表示用に出力の書式を設定できます。

次の表に、このスクリプトステップでサポートされる Core ML の引数値を示します。

引数

FileMaker Pro でのデータタイプ

text

テキスト

int64

数字

double

数字

image

Apple Core Graphics API でサポートされるビットマップ画像タイプが保存されるオブジェクトフィールド

メモ 

  • このスクリプトステップは、iOS、iPadOS、および macOS でのみサポートされます。
  • [名前] には計算式を指定できます。
  • FileMaker はモデルを訓練する機能を提供していません。

例 1 

指定されたオブジェクトフィールドからビジョンモデルをロードします。

コピー
機械学習モデルを構成 [処理: 視覚 ; 名前: visionModel ; 次から:ModelContainerField]

例 2 

メモリからモデルをアンロードします。

コピー
機械学習モデルを構成 [処理: アンロード ; 名前: visionModel]