задавались вопросом, как Apple использует машинное обучение и глубокое обучение для работы своих приложений и программного обеспечения?
создание приложения для iPhone с использованием глубокого обучения и Apple Core ML 3.
Разработчики программного обеспечения, программисты и даже специалисты по данным любят экосистему ИИ Apple. За последние годы они придумали несколько удивительных разработок, включая Core ML и язык программирования Swift. Core ML 3 — это фреймворк, на котором работают такие интересные функции iPhone, как FaceID, Animoji и дополненная реальность. Он прошел долгий путь с момента запуска Core ML в 2017 году и теперь поддерживает множество инструментов, которые могут помочь нам быстро создавать отличные приложения на основе машинного обучения.
Экосистема искусственного интеллекта Apple
1) Тури Создать
Это должна быть ваша основная платформа, если вы хотите добавить в свое приложение рекомендации, обнаружение объектов, классификацию изображений, сходство изображений или классификацию действий.
2) СоздатьML
Create ML позволяет нам создавать модели машинного обучения без написания большого количества кода.
3) Свифт для TensorFlow
Swift для TensorFlow имеет гибкий и высокопроизводительный API, подобный TensorFlow/PyTorch, для создания сложных архитектур нейронных сетей.
Самое интересное в этом фреймворке то, что его код так же читабелен, как и код Python. Вот один и тот же код модели как в Swift, так и в Python (обратите внимание на сходство)
Используйте Swift для TensorFlow, если вам требуется высокая производительность от ваших моделей и вы хотите эффективно их развернуть.
4) Язык и рамки видения
Это аналоги фреймворков Python spaCy и OpenCV от Apple, но с дополнительными функциями. Эти платформы позволяют нам создавать сквозные конвейеры для обработки изображений и текста, среди прочего. , то Visionдлявас. Точно так же, если вы хотите выполнять такие задачи, как идентификация языка и сценария, токенизация, лемматизация, определение частей речевые теги и распознавание именованных сущностей, то Language будет полезен. Apple также поддерживает фреймворки для работы с речевыми данными (и они легко работают с CoreML).
Apple CoreML 3
импортировать обученные модели машинного обучения или глубокого обучения из всех основных фреймворков Python:
мы можем использовать множество передовых предварительно обученных моделей, которые теперь поддерживает CoreML3.
этот список моделей, которые поддерживает Core ML 3. Обратите внимание, что некоторые из них (например, Squeezenet, DeeplabV3, YOLOv3) появились настолько недавно, что вышли бы всего несколько месяцев назад:
Все эти модели на самом деле оптимизированы для обеспечения наилучшей производительности на мобильных устройствах, планшетах и компьютерах.
Core ML 3 Несколько интересных анонсов о Core ML 3 и поддержке этого фреймворка устройствами Apple. Вот краткий обзор, если вы его пропустили.
1) Обучение на устройстве
Рассматривайте обучение Core ML 3 как форму переносного обучения или обучения онлайн, когда вы только настраиваете существующую модель. Возьмем, к примеру, Face ID. Он должен поддерживать свою модель в актуальном состоянии, когда лицо пользователя со временем меняется (отращивает бороду, носит другой макияж, стареет и т. д.). Основная идея состоит в том, чтобы изначально иметь универсальную модель, обеспечивающую среднюю производительность для всех, а затем сделать копию, настроенную для каждого пользователя. И затем со временем эта модель станет действительно хорошей для этого конкретного пользователя.
Это имеет несколько преимуществ:
- Обучение будет проходить на личном устройстве пользователя, что означает высокую конфиденциальность данныхдля пользователя.
- Нам не нужно настраивать огромные серверы для обучения моделей миллионов пользователей приложений.
- Поскольку Интернет не задействован, модели всегда будут доступны для прогнозирования.
2) В Core ML 3 добавлены новые типы слоев нейронной сети.
Помимо наличия слоев для разных типов моделей, Core ML 3 также имеет более 100 слоев для промежуточных операций, таких как маскирование, манипулирование тензорами, логическая логика, поток управления и другие.
Для получения дополнительной информации такого типа подпишитесь на меня.
хотите мне помочь. нажмите на ссылку ниже
нажмите здесь:- https://www.instamojo.com/@avishekmishra98/
