「Ｔｅａｃｈａｂｌｅ　Ｍａｃｈｉｎｅ（ティーチャブルマシン）」は、Ｇｏｏｇｌｅが無料で提供している「機械学習ツール」です。「Ｔｅａｃｈａｂｌｅ　Ｍａｃｈｉｎｅ」のサイトにアクセスするだけで手軽に利用でき、高スペックなＧＰＵ搭載のＰＣ環境がなくても機械学習を体験できます。本書は、「画像」「音声」「ポーズ」を判別する機械学習モデルの作成を通して、「Ｔｅａｃｈａｂｌｅ　Ｍａｃｈｉｎｅ」の概要や使い方を分かりやすく解説。さらに、ブロックプログラミング言語「Ｓｃｒａｔｃｈ」の拡張版や「ｐ５．ｊｓ（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ）」で作ったプログラムに機械学習モデルを組み合わせる方法など、応用的な部分も紹介しています。

■「Teachable Machine」とは 「Teachable Machine」の概要 「Teachable Machine」の3つのプロジェクトの概要 作った機械学習モデルを活用する方法 ■はじめての「Teachable Machine」 公式サイト上で「画像プロジェクト」の学習を行なう 「公式サイト上での推論」と「機械学習モデルのエクスポート」 「p5.js」を使った公式サンプルを試す 「p5.js」を使った「公式サンプル」に手を加える ■「画像プロジェクト」の「機械学習モデル」をさらに活用する 独自拡張版の「Scratch」と組み合わせる 「Node-RED」と組み合わせる 異なる種類の画像を学習させてみる ■「Teachable Machine」で音を扱う 公式サイト上で「学習」と「推論」を試す 公式サンプル（p5.js）と組み合わせる 独自拡張版の「Scratch」と組み合わせる 「音声プロジェクト」に関する補足 ■「Teachable Machine」でポーズを扱う 公式サイト上で学習と推論を試す 公式サンプル（JavaScript）と組み合わせる 独自拡張版の「Scratch」と組み合わせる