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                      iPhone機器學習編程框架讓運行模型更容易

                      導讀,在全球開發者大會上,蘋果發布了其機器學習編程框架Core ML,它可幫助機器學習模型在蘋果移動設備上運行更容易。Core ML將是蘋果最新版移動操作系

                      科技訊6月6日消息,據Venturebeat報道,在全球開發者大會上,蘋果發布了其機器學習編程框架Core ML,它可幫助機器學習模型在蘋果移動設備上運行更容易。

                      Core ML將是蘋果最新版移動操作系統iOS 11的重要組成部分,它允許開發者加載訓練有素的機器學習模型到iPhone或iPad上,然后利用它們生成有關應用的內部洞見。雖然開發者過去可能也會自己完成類似工作,但新的編程框架可讓應用利用機器學習在本地層面上處理數據,而無需將用戶信息發送到云端。

                      此外,新的編程框架也可優化蘋果移動設備上的模型,這可以減少RAM會用和電量消耗。對于計算密集型任務(比如機器學習推理)來說,減少RAM和電量消耗都非常重要。

                      在移動設備上處理機器學習數據可帶來一系列好處。應用無需聯網就可以利用機器學習模型帶來的好處;無需等待信息在網絡之間來回傳輸,為此它處理數據速度更快;用戶還能加強保護隱私,因為數據不必離開設備本身,就可以享受智能化帶來的好處。

                      蘋果并非唯一致力于將機器學習應用到移動設備上的公司。谷歌已經在幾周前的開發者大會上宣布推出新的TensorFlow Lite編程框架,它可幫助開發者更輕松地開發機器學習模型,以便在低功耗Android設備上運行。

                      開發者必須將訓練好的模型轉化為特殊格式,以便于Core ML兼容。他們可以將模型加載到蘋果Xcode開發環境中,并在iOS設備上部署。該公司已經基于流行的開源項目推出4款預建機器學習模型,而且還開發出轉換器,以便開發者能夠更方便使用。

                      這種轉化器可與流行框架兼容,包括Caffe、Keras、scikit-learn、XGBoost以及LibSVM等。如果開發人員利用不同框架開發出蘋果不支持的模型,那么蘋果可能會讓你自己編寫轉化器。

                      Core ML是蘋果最新的Core框架,其他框架還有Core Location、Core Audio以及Core Image等,它們都可通過提取復雜的任務幫助開發者開發更先進的應用。此外,對于蘋果未來硬件業務,Core ML也非常重要。據傳蘋果正開發專門處理機器學習任務的芯片,這種框架很可能是開發者使用它的“門戶”。(小小)

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