蘋果推出Create ML功能 機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算能在本地進(jìn)行
了解人工智能(AI)的朋友都知道，機(jī)器學(xué)習(xí)是 AI 技術(shù)的重點(diǎn)，而不斷的訓(xùn)練是機(jī)器學(xué)習(xí)的必需品，不管是檢測(cè)人臉的 AI 模型還是語音轉(zhuǎn)文字的 AI 模型，都需要大量的訓(xùn)練。就像國(guó)產(chǎn)手機(jī)廠商吹噓他們的 AI 拍照時(shí)一樣，一般都需要數(shù)百萬張照片的訓(xùn)練之后 AI 拍照才能有足夠好的效果。
而這個(gè)“訓(xùn)練”的過程其實(shí)是非常消耗 CPU 資源和存儲(chǔ)空間的，如果把所需要的計(jì)算、存儲(chǔ)資源對(duì)比我們的日常使用耗費(fèi)的資源對(duì)比，就像是制作一部皮克斯工業(yè)級(jí)電影和平時(shí)玩一把英雄聯(lián)盟一樣。你當(dāng)然可以用自己的四核心英特爾處理器和筆記本的顯卡來完成這份工作，但這樣的話往往需要好幾天時(shí)間甚至更長(zhǎng)才能訓(xùn)練好這個(gè) AI。
所以過去這個(gè)訓(xùn)練的過程往往都是在云端進(jìn)行的，因?yàn)樵贫说姆?wù)器有更強(qiáng)大的計(jì)算能力，或者是有為訓(xùn)練 AI 專門準(zhǔn)備的硬件。舉個(gè)例子，Siri 的訓(xùn)練其實(shí)也是用到機(jī)器學(xué)習(xí)的原理，因此 Siri 的一切處理、計(jì)算都是在云端進(jìn)行，斷網(wǎng)就不能用了。
但是只要有了 Create ML ，機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算突然就能夠在本地進(jìn)行了，你只需要把數(shù)據(jù)拖拽到 Create ML 的界面中，調(diào)整一些參數(shù)和內(nèi)容，20分鐘之后就能得到一個(gè)訓(xùn)練完畢的 AI 模型了。甚至 Create ML 還為你提供了將這個(gè) AI 模型嵌入到 App 中的快速工具。
這對(duì)于有隱私需求的服務(wù)是非常重要的，比如醫(yī)療行業(yè)，患者肯定不希望自己的醫(yī)療數(shù)據(jù)被傳到云端，但是 AI 診斷又是以后的趨勢(shì)，所以 Create ML 就讓相關(guān)開發(fā)者能讓自己的醫(yī)療 AI 在本地運(yùn)行了。
更重要的是， Create ML 給了所有人自己研究 AI 模型的條件，這又讓我們想到了蘋果的“人人都能編程”計(jì)劃，說不定以后還能發(fā)展成“人人都會(huì)研發(fā)人工智能”了!
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