機械学習

機械学習モデル作成

Teachable Machine ←学習とモデル作成はこちらから

画像分類

音声コマンド認識

ポーズ推定

の３パターンの機械学習モデルを作成できる

使用例

画像プロジェクトで

顔

👍

ホワイトボード（背景）

を識別する機械学習モデル（判定用データ）を作成

顔を撮影する場合のコツ

表情を多少変えながら撮影

顔の向き　カメラからの距離　を少し変えながら撮影

　こうすることで、学習後にカメラに映った顔が撮影時と多少異っても顔と識別しやすくなる

ハンドサイン　👍　を撮影する際のコツ

顔が含まれないように隠すか、顔をカメラから遠ざけて撮影　（顔を認識させないように工夫）

手とカメラの距離、向き、手を左右入れ替える　などバリエーションを増やして撮影する

こうすることで、（顔と同様）

背景を撮影する際のコツ

学習のノイズとなるようなものが映らないようにする。

明るい窓を背景にした場合や、部屋の照明（明るさ）も学習されることに注意。

モデルを　エクスポート　する

カメラ入力を　オフ　にする

モデル（判別用データ）を　アップロード　する

共有可能なリンク　を　コピー　する。このURLは後ほどMaxのパッチャーで使用する。

モデル（判別用データ）を　ダウンロード　する

モデルをダウンロード

ダウンロードしたZIPファイルを【機械学習2026】フォルダ内に移動してダブルクリックで展開する

機械学習用パッチャー

レポートフォルダから MA05素材 の 機械学習2026 をコピーする

フォルダの tm5cloud.maxpat を編集して自分の学習モデルを読込ませて利用する

このパッチャーは外部のHTMLファイルを読込んで使用している

パッチャーとHTMLファイルとモデルは同じフォルダに入れておく必要がある

tm5cloud.maxpat のプレゼンテーションモード

画像

ダウンロード

Start

の順に押す

プレゼンテーションモードを終了する（実行モードのまま）

１

画像の他のモデルを使用するには

image.html

speech.html

pose.html

の接続を切り替える。

２

機械学習で作成モデルのURLを組み込む

コピーしておいた 共有可能なリンク を貼り付けて

メッセージボックスを書き換える

※入力済みURLは事前に講義担当者が

顔

ピース (手だけ写す)

ホワイトボード

３つを学習したモデルのURLです

ダウンロードしたモデルを利用する場合は、モデルに合わせてフォルダ名を書き換える。　末尾の　/ 記号は必要である

例）　画像の場合

３

jWeb（内蔵ブラウザ）のSTARTボタンを押す

４

クラスのラベルを編集、追加する必要があれば修正する

分類パターンが４より増える場合、分類の判定オブジェクトもコピーして追加する

tm5cloud.maxpat にはサブパッチャーとして他のパッチャーに組み込んだ際に判定結果を出力するアウトレットが入っている

ファイル GTM.maxpat にtm5cloud.maxpatをサブパッチャーとして入れてある。

編集して利用する。

モデルの更新のトラブル対応

モデルの更新とキャッシュのクリア

クラウドにエクスポートしたモデルを再学習やクラスの追加で更新可能
新規にモデルを作り直さない場合はモデル読み込み用のURLは変化なし

更新するモデルではクラスのラベル名を変更しておく
モデルを読み込んでもラベルが変化しないなら更新前のモデルが読み込まれている

モデルの更新がうまくできない場合は、Max9のWebキャッシュをクリアすると解消する場合がある

方法

ファインダーを起動

英数　を押して日本語入力をOFF

⌘ ＋ SHIFT ＋ L でファインダーでライブラリを開く

※ライブラリ　フォルダは隠しフォルダでFinderからは見えない。
隠しフォルダを表示するには

⌘ ＋ SHIFT ＋  .  (ピリオド)

Cache_Data フォルダまでたどり着く（内蔵ブラウザ―のバージョンアップにより数値は変更されているので対応して）

Cache_Dataの中のファイルを全て削除する