苹果面向iOS开发者推出了最新版的机器学习模型框架Core ML 3
在今年的全球开发者大会（wwdc）上，苹果面向ios开发者推出了最新版的机器学习模型框架core ml 3，将机器智能引入智能手机app。本文带你了解core ml 3有何亮点。
core ml 3将首次能够为设备上的（on-device）机器学习提供训练，以提供ios app的个性化体验。利用不同的数据集训练多个模型的能力也将成为macos上新的create ml app的一部分，用于目标检测和识别声音等app。
支持100多种模型层
作为一种快速部署并尊重隐私的方式，设备上的机器学习越来越受欢迎。最近几个月，谷歌的tensorflow和facebook的pytorch等流行框架通过联邦学习（federated learning）等方法提供了在线机器学习的解决方案。
core ml框架在苹果内部被用于训练siri、quicktype键盘、memrise app的语言学习以及polarr照片编辑app的预测。
在去年的wwdc上，苹果推出了core ml2框架，宣称比上一代快30%，同时推出create ml，一个gpu加速的框架，用于通过xcode和swift编程语言训练定制的ai模型。
最初的ioscore ml框架是2017年在wwdc上推出，并纳入到ios 11。预置模型包括苹果的visionapi和自然语言框架。
不像谷歌的ml kit同时适用于安卓和ios开发者，coreml是专为苹果ios操作系统开发app的开发者设计的。2017年底，谷歌宣布tensorflowlite支持coreml。
core ml 3亮点抢先看
无需机器学习的专业知识，使用core ml 3和新的create ml app，轻松创建、训练并部署机器学习模型。
core ml 3将多种机器学习模型集成到你的app中，支持高级神经网络、支持100多种图层，利用cpu、gpu和neural engine提供最高性能和效率。你可以直接在设备上运行机器学习模型。
设备模型个性化
core ml模型被捆绑到app中，帮助驱动像在照片中搜索或对象识别这样的智能功能。现在，这些模型可以通过设备上的用户数据进行更新，帮助模型在不违背隐私的情况下了解用户行为。
支持高级神经网络
现在最复杂的机器学习模型可以在带有core ml 3的设备上运行。可以使用并运行最新的模型，如用于理解图像、视频、声音和其他富媒体的尖端神经网络。
视觉
在app中轻松构建计算机视觉机器学习功能。利用人脸检测、跟踪和捕获以及文本识别、图像显著性和分类，以及图像相似性识别。其他功能包括提高地标检测、矩形检测、条形码检测、目标跟踪和图像配准。使用新的document camera api通过相机检测和捕获文档。
自然语言
对自然语言文本进行分析，推导出其语言特有的元数据，以供深入理解。你可以使用这个框架和create ml来训练和部署定制的nlp模型。功能包括create ml文本模型的迁移学习、词嵌入向量(wordembedding)、情感分类和文本目录。可用于英语、法语、德语、意大利语、简体中文和西班牙语。
演讲
利用设备上10种语言的语音识别以及语音显著性功能，如语音信息、streaming confidence、语音检测和声学功能。你的app可以通过访问语音识别信息来消除同音词的歧义。这些功能现在也可用于macapp。
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core ml 3将首次能够为设备上的（on-device）机器学习提供训练，以提供ios app的个性化体验。利用不同的数据集训练多个模型的能力也将成为macos上新的create ml app的一部分，用于目标检测和识别声音等app。
支持100多种模型层
作为一种快速部署并尊重隐私的方式，设备上的机器学习越来越受欢迎。最近几个月，谷歌的tensorflow和facebook的pytorch等流行框架通过联邦学习（federated learning）等方法提供了在线机器学习的解决方案。
core ml框架在苹果内部被用于训练siri、quicktype键盘、memrise app的语言学习以及polarr照片编辑app的预测。
在去年的wwdc上，苹果推出了core ml2框架，宣称比上一代快30%，同时推出create ml，一个gpu加速的框架，用于通过xcode和swift编程语言训练定制的ai模型。
最初的ioscore ml框架是2017年在wwdc上推出，并纳入到ios 11。预置模型包括苹果的visionapi和自然语言框架。
不像谷歌的ml kit同时适用于安卓和ios开发者，coreml是专为苹果ios操作系统开发app的开发者设计的。2017年底，谷歌宣布tensorflowlite支持coreml。
core ml 3亮点抢先看
无需机器学习的专业知识，使用core ml 3和新的create ml app，轻松创建、训练并部署机器学习模型。
core ml 3将多种机器学习模型集成到你的app中，支持高级神经网络、支持100多种图层，利用cpu、gpu和neural engine提供最高性能和效率。你可以直接在设备上运行机器学习模型。
设备模型个性化
core ml模型被捆绑到app中，帮助驱动像在照片中搜索或对象识别这样的智能功能。现在，这些模型可以通过设备上的用户数据进行更新，帮助模型在不违背隐私的情况下了解用户行为。
支持高级神经网络
现在最复杂的机器学习模型可以在带有core ml 3的设备上运行。可以使用并运行最新的模型，如用于理解图像、视频、声音和其他富媒体的尖端神经网络。
视觉
在app中轻松构建计算机视觉机器学习功能。利用人脸检测、跟踪和捕获以及文本识别、图像显著性和分类，以及图像相似性识别。其他功能包括提高地标检测、矩形检测、条形码检测、目标跟踪和图像配准。使用新的document camera api通过相机检测和捕获文档。
自然语言
对自然语言文本进行分析，推导出其语言特有的元数据，以供深入理解。你可以使用这个框架和create ml来训练和部署定制的nlp模型。功能包括create ml文本模型的迁移学习、词嵌入向量(wordembedding)、情感分类和文本目录。可用于英语、法语、德语、意大利语、简体中文和西班牙语。
演讲
利用设备上10种语言的语音识别以及语音显著性功能，如语音信息、streaming confidence、语音检测和声学功能。你的app可以通过访问语音识别信息来消除同音词的歧义。这些功能现在也可用于macapp。
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