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| 版本號 | 時間 |
|---|---|
| V1.0 | 2017.10.28 |
前言
目前世界上科技界的所有大佬一致認(rèn)為人工智能是下一代科技革命躲胳，蘋果作為科技界的巨頭速址，當(dāng)然也會緊跟新的科技革命的步伐水由，其中ios API 就新出了一個框架
Core ML焦人。ML是Machine Learning的縮寫奶甘，也就是機(jī)器學(xué)習(xí)篷店，這正是現(xiàn)在很火的一個技術(shù)，它也是人工智能最核心的內(nèi)容臭家。
框架基本
Core ML的出現(xiàn)就是蘋果應(yīng)對新的科技革命 —— 人工智能所做的改變和努力疲陕，也是順勢而為。ML的意思就是機(jī)器學(xué)習(xí)钉赁，機(jī)器學(xué)習(xí)蹄殃，就是一種能讓計(jì)算機(jī)不需要不斷被人工顯示編程而能自己學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)，它不是通過具體的編碼算法橄霉，而是在大量的模型數(shù)據(jù)中找到一個合適的模式從而讓計(jì)算機(jī)能夠不斷的發(fā)展和完善自身算法窃爷。
這個技術(shù)所要模擬的就是一個龐大而復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邑蒋，這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的訓(xùn)練好的模型(model)來提供數(shù)據(jù)，使得這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能對各種輸入(inputs)產(chǎn)生出一個對應(yīng)的輸出結(jié)果(outputs)按厘，并且還能通過不斷的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來提高自己的算法準(zhǔn)確性医吊。
下面我們就看一下該框架的基本情況。
Core ML框架幫助你將機(jī)器學(xué)習(xí)集成到您的APP中逮京。如下圖所示卿堂。
一個經(jīng)過訓(xùn)練的模型是將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)的結(jié)果。 該模型基于新的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測懒棉。 例如草描，根據(jù)某個地區(qū)的歷史房價進(jìn)行訓(xùn)練的模型能夠在給定臥室和浴室的數(shù)量時預(yù)測房子的價格。
Core ML是域特定框架和功能的基礎(chǔ)策严。 Core ML支持圖像分析愿景穗慕，自然語言處理基礎(chǔ)（例如，NSLinguisticTagger
類）和用于評估學(xué)習(xí)決策樹的GameplayKit妻导。 Core ML本身建立在諸如Accelerate 和BNNS以及Metal Performance Shaders之類的低級原語之上逛绵。具體如下圖所示。
Core ML針對設(shè)備性能進(jìn)行了優(yōu)化倔韭，可最大限度地減少內(nèi)存占用和功耗术浪。 嚴(yán)格按照設(shè)備運(yùn)行，確保用戶數(shù)據(jù)的隱私寿酌，并保證您的應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)連接不可用時保持功能和響應(yīng)胰苏。
下面我們看一下Core ML的基本結(jié)構(gòu)。
框架結(jié)構(gòu)
下面我們看一下該框架的基本結(jié)構(gòu)醇疼。
1. First Steps
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- 獲取你app中要使用的Core ML模型硕并。
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Integrating a Core ML Model into Your App
- 將簡單的模型加入一個app中，將輸入數(shù)據(jù)傳遞給模型僵腺，并產(chǎn)生模型的預(yù)測鲤孵。
2. Computer Vision
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Classifying Images with Vision and Core ML
- 使用
Core ML的Vision執(zhí)行圖像分類壶栋。
- 使用
3. Model Conversion
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Converting Trained Models to Core ML
- 將第三方機(jī)器學(xué)習(xí)工具產(chǎn)生的訓(xùn)練模型轉(zhuǎn)化為Core ML模型格式辰如。
4. Core ML API
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Core ML API
- 直接使用
Core ML API以支持自定義工作流和高級用例。
- 直接使用
后記
這段時間有點(diǎn)忙贵试，好幾天沒更新了琉兜，今天閑著了，就繼續(xù)更新了下毙玻。未完豌蟋，待續(xù)~~~
