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苹果刚刚升级了iPhone的机器学习功能

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苹果全球开发者大会(Apple Worldwide Developers Conference)周一发布的最被低估的公告之一是该公司推出了Core ML，这是一个编程框架，旨在使该公司的移动设备更容易运行机器学习模型 。
核心ML将是iOS11的一部分，预计将于今年晚些时候推出 。它允许开发人员将经过训练的机器学习模型加载到iPhone或iPad上，然后使用它们来生成应用程序内部的洞察力 。虽然开发人员在过去可以自己做这件事，但新的框架旨在使应用程序更容易使用机器学习在本地处理数据，而不向云发送用户信息 。
此外，该框架旨在优化苹果移动设备的模型，这将减少RAM的使用和功耗-这对机器学习推理等计算密集型任务都很重要 。
设备上处理机器学习数据提供了许多好处 。应用程序不需要一个互联网连接，以获得机器学习模型的好处，也可能能够更快地处理数据，而不必等待信息在网络上来回传递 。用户也获得隐私好处，因为数据不必离开设备才能从智能结果中受益 。
苹果并不是唯一一家致力于将机器学习引入移动设备的公司 。几个星期前，谷歌在I/O开发者大会上宣布了一个新的TensorFlowLite编程框架，这将使开发者更容易构建运行在低功耗Android设备上的模型 。
开发人员必须将经过训练的模型转换成与CoreML一起工作的特殊格式 。一旦完成，他们就可以将模型加载到苹果的Xcode开发环境中，并将其部署到iOS设备中 。该公司发布了四个基于流行开源项目的预建机器学习模型，并提供了一个转换器，以便开发人员可以端口自己 。
该转换器与Caffe、Keras、scikit-learn、XGBoost和Lib SVM等流行框架一起工作 。如果开发人员用一个不受支持的不同框架创建了一个模型，苹果就可以编写自己的转换器 。
这是苹果最新的核心框架，包括核心位置，核心音频和核心图像 。它们都是为了通过抽象出复杂的任务来帮助开发人员创建更高级的应用程序 。
核心ML也可能是苹果未来硬件发展的关键 。据说该公司正在开发一种专用芯片来处理机器学习任务，这个框架可能是开发人员使用硅的门户 。
【苹果刚刚升级了iPhone的机器学习功能】

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