投递人 itwriter 发布于 2018-06-05 09:32 原文链接 « »

苹果发布机器学习大杀器 Core ML 2:速度提高 30%

  6 月 4 日消息,据国外媒体报道,今天苹果 2018 年度全球开发者大会在加利福尼亚州圣何塞举行。会上苹果发布了适用于 iOS 设备的新版机器学习应用套件 Core ML 2。

  苹果称,由于采用了批量预测技术,Core ML 2 速度提高了 30%。此外苹果表示,通过量化技术,该工具包能够使开发人员将受过训练的机器学习模型大小压缩 75%。

  苹果还发布了新款 GPU 加速工具 Create ML,,用于在 Mac 上进行原生人工智能模型的训练。该工具支持视觉、自然语言以及自定义数据。由于其是用 Swift 构建的,所以用户可以使用拖放式编程接口(如 Xcode Playgrounds)来训练模型。苹果公司负责软件工程的高级副总裁克雷格·费德里吉(Craig Federighi)表示:“这非常易于使用。”

  费德里吉解释说,一名开发人员 Memrise 需要 24 小时的时间才能够训练出一个包括 20,000 张图像的模型,但 Create ML 能够将同一模型的在 MacBook Pro 上的训练时间缩短到 48 分钟,而在 iMac Pro 上仅仅为 18 分钟。 Create ML 还将模型的大小从 90MB 减少到 3MB。

  苹果公司于 2017 年 6 月在发布 iOS 11 时宣布了 Core ML 的上线。其允许开发人员将设备上的机器学习模型加载到 iPhone 或 iPad 上,或者将从 XGBoost,Keras,LibSVM,scikit-learn 以及 Facebook 的 Caffe 和 Caffe2 等框架中转换模型。 Core ML 旨在优化在移动设备上训练机器学习的功效,且不需要互联网连接即可进行机器学习。

  Core ML 的更新紧随谷歌 ML Kit 的发布,那是一款针对 Android 和 iOS 系统的机器学习软件开发工具包,谷歌在今年 5 月份举行的 2018 年度I/O开发者大会上宣布了这一消息。2017 年 12 月,谷歌发布了一款工具,将使用其机器学习框架 TensorFlow Lite 生成的人工智能模型转换为和苹果 Core ML 兼容的文件类型。

  预计 Core ML 将在苹果未来的硬件产品中发挥关键作用。据报道,苹果正在开发一种称之为苹果神经引擎(ANE)的芯片来加速计算机视觉,语音识别,面部识别和其他形式的人工智能,并计划将其应用到在即将发布的新款设备中。据彭博社报道,它将为第三方开发人员提供访问芯片的接口以运行他们自己开发的人工智能。

  为了表明公司的雄心壮志,苹果聘请了曾负责谷歌 Gmail、谷歌搜索以及谷歌 Assistant 相关人工智能的前谷歌工程师约翰·詹南德雷亚(John Giannandrea)推动其机器学习和人工智能战略。此外,苹果还打算招募逾 150 人来扩充其 Siri 团队。

 
来自: 网易科技
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标签: 苹果 WWDC 2018

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