Apple, makine öğrenimi API'sini açtı ancak Apple'ın makine öğrenimi geliştirme platformunu görmedi
Leifeng.com'a göre, bu sabahki Apple WWDC açılış konuşması şüphesiz meyve hayranları için bir karnaval ve muhtemelen en iyi WWDC olarak övülüyor. Bu konferansta Apple, iOS 11, yeni macOS, yükseltilmiş Macbook, harika iMac Pro ve akıllı hoparlör HomePod gibi yazılım ve donanım ürünleri dahil olmak üzere 6 büyük güncellemeye sahip.
Yeni donanım ve yeni sistemlere ek olarak, Apple'ın makine öğrenimindeki eylemleri nihayet herkese sonuçları gösterdi. Apple bu kez yalnızca kendi iOS uygulamalarında daha fazla makine öğrenimi kullanmakla kalmıyor, aynı zamanda iOS API'nin bir parçası olarak geliştiricilere makine öğrenimi işlevleri de sunuyor. . Apple, bu makine öğrenimi işlevine Core ML adını veriyor. Apple'ın yazılımdan sorumlu kıdemli başkan yardımcısı Craig Federighi, dün akşam yaptığı konuşmada genel bir giriş yaptı.Leifeng.com'un yapay zeka teknolojisi incelemesi, resmi web sitesindeki ayrıntılı bilgilerle birlikte size daha derin bir yorum getirecek.
İOS'ta makine öğrenimi
Apple, iOS'un kendi işlevlerinde daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlamak için makine öğrenimini kullanmayı denedi, örneğin iPad'deki el yazısı notların metnini tanımak için makine öğrenimini kullanmak ve iOS'u daha ekonomik hale getirmek için iPhone'da kullanıcı alışkanlıklarını öğrenmek ve tahmin etmek gibi. Fotoğraf uygulamasında otomatik olarak oluşturulan video, hafıza albümleri ve yüz tanıma. Artık iOS 11'deki Siri, daha samimi işlevler ve daha sorunsuz yanıtlar sağlamak için makine öğrenimini de kullanıyor.
Apple, geliştiricilerin de makine öğrenimini kullanmasını veya daha güzel uygulamalar yapmak için Apple'ın geliştirdiği işlevleri kullanmasını istiyor.
Apple ilk olarak, sırasıyla görüntü tanıma işleme ve doğal dil tanıma işlemeden sorumlu kendi uygulamalarında kullanılan Vision API ve Natual Language API'yi çıkardı.
Fotoğraf uygulamasında kullanılan Vision API aşağıdaki işlevleri sağlar:
-
Yüz takibi
-
yüz tanıma
-
dönüm noktası
-
Metin tanıma
-
Kare tanıma
-
Barkod tanıma
-
Nesne izleme
-
Görüntü eşleştirme
Posta ve iMessage'da Natual Language API kullanılmıştır:
-
Dil algılama
-
Sembolik tanıma
-
Lemmatizasyon
-
Görüşme bölümü
-
Varlık adı tanıma
Leifeng.com AI Technology Review, ayrıca açılacak bir GameplayKit API olduğunu ve ana işlevinin karar ağacını değerlendirmek olduğunu öğrendi.
Bu üç API açıldıktan sonra, geliştiriciler uygulamalarındaki ilgili işlevleri doğrudan arayabilir ve makine öğrenimi modelini kendi başlarına yeniden geliştirmek zorunda kalmadan harika sonuçların keyfini çıkarabilirler. İOS'un güncellenmesiyle hem sistem uygulamalarının hem de bu işlevleri kullanan uygulamaların daha doğru ve kullanımının daha kolay hale gelmesi beklenebilir.
Core ML
Belirli amaçlara yönelik ilk birkaç API'nin tümü Core ML üzerinde çalışır. Geliştiriciler kendi makine öğrenimi modellerini çalıştırmak isterlerse, aynı zamanda Core ML üzerinde de çalışacaktır. Tabii ki, Core ML üzerinde çalıştırılmadan önce kendi modeliniz eğitilmelidir. Core ML'nin sağladığı şey, yalnızca çeşitli ve verimli bir çıkarım çalışma ortamıdır.
Core ML, çeşitli ağ modellerini destekleyebilir, derin sinir ağlarını, tekrarlayan sinir ağlarını, evrişimli sinir ağlarını destekleyebilir, 30'dan fazla farklı katman türünü destekleyebilir ve ayrıca standart destek vektör makinesi SVM, ağaç entegrasyonu, genelleştirilmiş doğrusal modelleri destekleyebilir .
Ayrıca geliştiriciler, yukarıdaki üçüncü taraf araçlar tarafından oluşturulan ve eğitilen makine öğrenimi modellerini doğrudan Core ML'ye taşıyabilir.
Core ML yerel olarak çalışacak, böylece verilerin gizliliği ve güvenliği garanti altına alınabilir ve Apple'ın işletim sistemi serisinin özellikleriyle daha iyi işbirliği yapabilir ve ayrıca uygulama işlevlerini etkileyen ağ ortamı sorununu ortadan kaldırır.
Yürütme performansı açısından, Apple önceden bir yol bulmuş durumda.Craig'e göre Core ML yüksek bir yürütme performansına sahip.Makine Öğrenimi Modeli Dönüştürücüsü sayesinde, iOS cihazlarda iyi bir çalışma performansına sahip olacak.İşletme hızı çok hızlı. Google Pixel ve Samsung S8'den 6 kat daha hızlıdır.
Resmi web sitesi bilgilerine göre Core ML, iOS'un altında Metal ve Hızlandırmaya dayalı olarak geliştirildiğinden, Core ML CPU ve GPU kaynaklarını çok verimli kullanır ve performansı tam olarak kullanılabilir.
Apple, resmi web sitesinin makine öğrenimi giriş sayfasında dört eğitimli makine öğrenimi modeli sağlamıştır ve model dönüştürme aracı da bu sayfadan indirilebilir. İlgilenen geliştiriciler indirip deneyebilir.
Apple'ın geniş ve kapsamlı bir yapay zeka platformu yok
Apple, geçen yıl Seattle merkezli makine öğrenimi girişimi Turi'yi satın aldıktan sonra, Seattle'da kendi yapay zeka araştırma laboratuvarını kurmaya devam etti ve makine öğrenimi direktörü olarak Washington Üniversitesi profesörü Carlos Guestrin'i işe aldı. Carlos Guestrin ayrıca makine öğrenimi alanındaki en önemli isimlerden biridir.Ulusal Bilim Vakfı'nın Profesyonel Onur Ödülü'nü ve en iyi yapay zeka konferansı IJCAI Bilgisayar ve Düşünce Ödülü'nü kazandı ve ayrıca bir makine öğrenimi şirketi kurdu.
Ancak Apple bugün geliştiricilere yapay zeka uygulamasının gelişimini gösterirken Apple'ın yaklaşımının Facebook ve Google'dan farklı olduğu aşikar. Caffe / caffe2 ve TensorFlow'a dayalı çok sayıda geliştirme ortamı ve bulut hizmeti ile karşılaştırıldığında Apple, cihazda eğitimli makine öğrenimi uygulamalarını çalıştırabilen bir API yayınladı ve Apple'ın son teknoloji araştırmalar yapıyor ve kendini geliştirmeye yardımcı olduğunu gösteriyor. Son teknoloji araştırmalara ilgi duymazlar.
Apple'ın yapay zeka geliştirmesine 2013'ten 2017'ye kadar liderlik eden Daniel Gross, Apple'ın tavrına ilişkin kesin bir açıklama yaptı: "Apple'ın dahili amacı, kağıtları yayınlamak değil, harika ürünler yaratmaktır."
Dolayısıyla Apple, kendi makine öğrenimi geliştirme platformunu yayınlamadı, geliştirme donanımını yayınlamadı ve kendi ekibine makine öğrenimi uzmanlarını işe alıp almadığını kamuoyuna açıklamadı. Apple, yapay zeka uygulamaları geliştirmeye isteklidir ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek için yapay zeka kullanmaya isteklidir, ancak Apple ileriye dönük açık araştırmalar yapmamıştır. Önceki Apple ürünlerinden de görülebileceği gibi, Appleın tarzının genellikle yeni teknolojiler mevcut olduğunda bir ürün olarak kullanılmadığı, ancak olgunlaştıklarında ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek için onaylandıklarında, üstün mühendislik yetenekleriyle kullanılabilecekler. Üründe.
Bu kaçınılmaz olarak insanları Apple için endişelendiriyor. Herkes yapay zeka / makine öğreniminin giderek daha önemli bir konuma geleceğini ve daha fazla şey yapabileceğini düşünüyor, ancak o yıl akıllı asistanı Siri'yi ilk kez piyasaya süren Apple şimdi çevreyi, en son araştırma sonuçlarını ve etkiyi geliştiriyor ve araştırıyor. Bazı yönler geride kalıyor. Bununla birlikte, makine öğreniminde tam bir atılımdan önce daha gidilecek uzun bir yol var.Apple'ın duruşunun atılım noktasından önce değişip değişmeyeceğini bekleyeceğiz ve göreceğiz.
