Apple, Mobil Yapay Zekâsını Daha Hızlı Hale Getirmek İçin Yeni Bir Makine Öğrenme API’ı Duyurdu

0
544
Apple Yeni Bir Makine Öğrenme API'ı duyurdu

Teknoloji dünyasının geri kalanında olduğu gibi, Apple da yapay zekayı mobil cihazınızda olabildiğince hızlı ve güçlü yapmak istiyor. Bu nedenle şirket, bugün Core ML adlı geliştiriciler için yeni bir makine öğrenme framework API’sı sundu.

Çekirdek ML’nin temel yararı, yapay zeka görevlerinin iPhone, iPad ve Apple Watch’ta yürütülmesini hızlandıracaktır. Bu, metin analizinden yüz tanımaya kadar her şeyi kapsayabilir ve geniş bir kategori uygulaması üzerinde etkili olmalıdır. Apple, iPhone’da resim tanımanın Google Pixel’den altı kat daha hızlı olacağını söylüyor.

Çekirdek ML, doğrusal modellerin ve ağaç topluluklarının yanı sıra her türlü sinir ağı (derin, tekrarlayan ve kıvrımlı) dahil bir dizi temel makine öğrenme araçlarını destekleyecektir. Ve bu Apple olduğu için de bir gizlilik odak noktası var – Çekirdek ML, cihaz üzerinde işleme için, yani geliştiricilerin kullanıcı deneyimini iyileştirmek için kullandıkları veriler müşterilerin telefonlarını ve tabletlerini bırakmayacakları anlamına geliyor.

Yine de Apple, mobil cihazlarda yapay zeka çalışmasını daha iyi hale getirmek isteyen tek teknoloji şirketi değil ve bu duyuru endüstri çapında bir trende uyuyor. Hem Google hem de Facebook, daha önce mobil cihazlar için optimize edilmiş makine öğrenme sürümlerini açıkladı ve chip üreticisi Qualcomm, mobil yapay zeka deneyimini düzeltmek için kendi yazılımını (Sinir İşleme Motoru) yarattı. Makine öğrenimi: Artık sadece bulutta değil.

Genel Bakış

Çekirdek ML ile, eğitimli makine öğrenme modellerini uygulamanıza entegre edebilirsiniz.

Apple Yeni Bir Makine Öğrenme API'ı duyurdu

Çekirdek ML, eğitilmiş bir makine öğrenme modelini uygulamanıza entegre eder. Eğitimli bir model, bir eğitim materyali setine bir makine öğrenme algoritması uygulamanın sonucudur. Model, yeni girdi verilerini temel alan öngörüler yapar. Örneğin, bir bölgenin tarihi ev fiyatlarında eğitilmiş bir model, yatak odası ve banyoların sayısı verildiğinde evin fiyatını tahmin edebilir.

Çekirdek ML, alana özgü çerçevelerin ve işlevselliğin temelidir. Çekirdek ML, görüntü analizi için görme destekler, doğal dil işleme için temel oluşturur (örneğin, NSLinguisticTagger sınıfı), ve öğrenilen karar ağaçlarını değerlendirmek için GameplayKit. Çekirdek ML, Hızlandırıcı ve BNNS gibi düşük seviyeli ilkellerin yanı sıra Metal Performanslı Gölgelendiriciler üzerine kuruludur.

Apple Yeni Bir Makine Öğrenme API'ı duyurdu

Çekirdek ML, bellek ayak izini ve güç tüketimini en aza indirgeyerek cihaz performansı için optimize edilmiştir. Cihaz üzerinde çalıştırmak, kullanıcı verilerinin gizliliğini sağlar ve bir ağ bağlantısı yok olduğunda uygulamanızın işlevsel ve cevap verebilir kalmasını sağlar.

Kaynak 1: https://www.theverge.com/2017/6/5/15725994/apple-mobile-ai-chip-announced-wwdc-2017

Kaynak 2: https://developer.apple.com/documentation/coreml

Facebook Yorumları