概要：

Core ML モデル MNIST を使って手書き数字を画像認識します。
MNIST では、1つの画像に手書き1文字の数字が入っている画像を読み込み、
OCRのように数字1文字を画像認識します。

手書き文字は FileMaker Goの署名機能などを使えば簡単に画像化できますが、
MNIST では読み込み画像にある程度の下加工を施したほうが精度が高まるため、
本サンプルでは 数字を入れる枠を設けた Web ビューア上に手書きで数字を入れてもらう仕様にしています。

主な機能：

・3桁の数字を手書きで入力し、画像認識の結果をフィールドに格納します。
・Web ビューア内の JavaScript の設定数値を変更することにより桁数を変更することができます。

完全アクセス権のアカウント
・アカウント名　：admin
・パスワード　　：なし

機能制限：

FileMaker Go（iOS）、FileMaker Pro（MacOS）で動作します。
Windowsでは動作しません。
機能制限はありません。

サンプルファイルについて

Claris 社、Clarisパートナー各社、およびコンテンツ提供者は、FileMaker Pro、FileMaker Go、FileMaker Server、および外部連携の学習を目的としてトレーニング用のサンプルファイルを提供します。当該ファイルを提供する目的は、FileMakerプラットフォームにおけるデータベース構造の学習および外部連携に関する知識を深めるために作成されたものです。本ファイルは、商用サービスで提供する目的では提供されておりません。本ファイルは、完成された本番環境で利用するソリューションとして、もしくは、外部システムとの連携稼働を補償するものではありません。なお、当該ファイルに記述されたデザインおよびアイコンなどの画像は、制作者に帰属し、再頒布を認めるものではありません。

免責事項

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