備受矚目的WWDC2018來了。
第一天，蘋果推出了Core ML 2——一個針對iOS設備的新版機器學習應用套件。對於開發人員來說，Core ML 2是一個好工具，它允許開發人員在沒有任何機器學習知識的情況下訓練AI模型。
Core ML 2能將速度提高30％，這要歸功於批量預測技術。此外，蘋果表示，該工具包將使開發人員通過量化將受過訓練的機器學習模型的規模縮小高達75％。
2017年6月，蘋果推出了Core ML。它允許開發人員將設備上的機器學習模型加載到iPhone或iPad上，或者將模型從XGBoost、Keras、LIBSVM、scikit以及Facebook的Caffe和Caffe2等框架進行轉換。Core ML旨在優化電源效率模型，並且不需要互聯網連接即可獲得機器學習模型的好處。
考慮到谷歌在其5月份的I / O開發者2018大會上宣佈了ML Kit（針對Android和iOS的機器學習軟件開發工具包），蘋果的這一更新頗有點針鋒相對的味道。而在2017年12月，谷歌發佈了一款工具，可以將使用谷歌機器學習框架TensorFlow Lite生成的AI模型轉換為與蘋果 Core ML兼容的文件類型。
Core ML預計將在蘋果未來的硬件產品中發揮關鍵作用。據報道，蘋果正在開發一個芯片—— Apple Neural Engine（ANE），以求加速計算機視覺、語音識別、面部識別，以及其他形式的人工智能，並計劃將其加載到未來的設備中。據彭博社報道，蘋果將讓第三方開發人員可以訪問該芯片以運行他們自己的AI。
此外，蘋果公司軟件工程高級副總裁Craig Federighi還宣佈了CreateML，這是一個在Mac上進行本地AI模型訓練的GPU加速工具。
數據科學家可以利用這一工具對小規模模型進行本地訓練。這意味著開發人員可以為Mac設計軟件和應用程序，其中包括設計用於本地運行的人工智能。
作為一款新的GPU加速工具，Create ML用於在Mac上進行本地AI模型訓練。該工具支持視覺和自然語言，以及自定義數據。它是用Swift構建的，可以使用拖放式編程接口（如Xcode Playgrounds）來訓練模型。Craig Federighi表示：“這非常易於使用。”
Federighi解釋說，之前一個開發者要用20000張圖像來訓練一個模型，需要24小時，而在MacBook Pro上，Create ML將相同模型的訓練時間減少為48分鐘，在iMac Pro上就更短了，只需要18分鐘。Create ML還將模型的大小從90 MB減少到3 MB。
蘋果在AI方面的野心早就昭然——聘請了John Giannandrea（他是前谷歌工程師，負責監督Gmail、Google Search、Google Assistant 中由AI支持的功能的實現），讓他來領導蘋果機器學習和人工智能戰略。並且蘋果正在尋覓超過150個員工來支持其Siri團隊。
原文作者： TRISTAN GREENE
編 譯：信軟網
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