苹果公司只是将iPhone的机器学习成果放大了

周一苹果公司全球开发者大会上最被低估的公告之一就是该公司推出了Core ML，这是一个旨在让公司移动设备上更容易运行机器学习模型的编程框架。

Core ML将成为iOS 11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培训的机器学习模型加载到iPhone或iPad上，然后使用它们在应用程序内部生成见解。虽然开发人员过去可以自行完成这项工作，但新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，而无需将用户信息发送到云端。

此外，该框架旨在优化Apple移动设备的模型，这将减少RAM使用和功耗 - 这对于机器学习推理等计算密集型任务非常重要。

在设备上处理机器学习数据提供了许多益处。应用程序不需要互联网连接就可以获得机器学习模型的好处，并且还可以更快地处理数据，而无需等待信息通过网络来回传递。用户还可以获得隐私优势，因为数据无需离开设备即可从智能结果中受益。

Apple并不是唯一致力于将机器学习引入移动设备的公司。谷歌几周前在其I / O开发者大会上宣布了一个新的TensorFlow Lite编程框架，这应该会让开发人员更容易构建在低功耗Android设备上运行的模型。

开发人员必须将训练有素的模型转换为与Core ML一起使用的特殊格式。完成后，他们可以将模型加载到Apple的Xcode开发环境中并将其部署到iOS设备。该公司发布了四种基于流行开源项目的预制机器学习模型，并且还提供了一个转换器，以便开发人员可以自行移植。

该转换器适用于流行的框架，如Caffe，Keras，scikit-learn，XGBoost和LibSVM。如果开发人员使用不支持的不同框架创建模型，Apple可以编写自己的转换器。

这是Apple的Core框架中的最新版本，包括Core Location，Core Audio和Core Image。它们都旨在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也是苹果未来硬件行动的关键。据传，该公司正致力于开发专用芯片来处理机器学习任务，并且该框架可能是开发人员使用该芯片的门户。