蘋果聯(lián)手IBM開發(fā)機器學(xué)習(xí)應(yīng)用，助力企業(yè)輕松開發(fā)智能App

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關(guān)鍵信息：蘋果和IBM宣布合作推出Watson Services for Core ML，該服務(wù)包含了蘋果去年發(fā)布的開發(fā)者工具Core ML以及IBM的Watson數(shù)據(jù)分析服務(wù)，允許客戶開發(fā)基于IBM Watson技術(shù)的機器學(xué)習(xí)工具，然后將這些資產(chǎn)應(yīng)用于蘋果移動設(shè)備上的應(yīng)用程序，助力企業(yè)在蘋果設(shè)備更好地運行智能應(yīng)用。

蘋果和IBM像是一對奇怪的CP，但這兩家公司已經(jīng)緊密合作了好幾年。

在這對CP中，IBM擅長企業(yè)技術(shù)，蘋果擅長設(shè)計。今天，他們宣布將IBM Watson機器學(xué)習(xí)技術(shù)與Apple Core ML結(jié)合起來，推出了Watson Services for Core ML服務(wù)，該服務(wù)允許客戶開發(fā)基于IBM Watson技術(shù)的機器學(xué)習(xí)工具，然后將這些資產(chǎn)應(yīng)用于蘋果移動設(shè)備上的應(yīng)用程序，助力企業(yè)在蘋果設(shè)備更好地運行智能應(yīng)用。

實際上，他們已經(jīng)在iOS設(shè)備上構(gòu)建了數(shù)百個企業(yè)應(yīng)用程序。此次合作，使他們的友誼又向前邁進了一步。

Watson Services for Core ML包含了蘋果去年發(fā)布的開發(fā)者工具Core ML以及IBM的Watson數(shù)據(jù)分析服務(wù)。Core ML能夠幫助開發(fā)者打造基于機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，這些應(yīng)用能夠在智能手機本地更高效的處理數(shù)據(jù)計算，而無需將數(shù)據(jù)傳統(tǒng)到外部的數(shù)據(jù)中心中。這個工具與其他一些智能手機機器學(xué)習(xí)工具類似，例如谷歌的TensorFlow Lite。

| 關(guān)于Core ML

Core ML是2017年6月蘋果在全球開發(fā)者大會上推出的機器學(xué)習(xí)框架，目的是讓開發(fā)人員能夠輕松地將機器學(xué)習(xí)模型從TensorFlow、Caffe或IBM Watson等流行的模型構(gòu)建工具轉(zhuǎn)移到能在iOS設(shè)備上運行的應(yīng)用程序。

具體來講，Watson Services for Core ML的工作方式是：用戶使用Watson構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型，利用企業(yè)存儲庫中的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型。例如，機械公司可以幫助現(xiàn)場服務(wù)技術(shù)人員將他們的iPhone攝像頭對準(zhǔn)一臺機器就可以識別出型號，以便訂購正確的部件。

利用Watson的圖像識別能力，用戶可以訓(xùn)練一個模型來識別所有不同的機器。Watson的視覺識別提供了預(yù)先訓(xùn)練的機器學(xué)習(xí)模型，支持圖像分析，以識別場景、物體、面孔、顏色、食物和其他內(nèi)容。重要的是，圖像分類器可以根據(jù)客戶需求進行定制。

在上述過程中，設(shè)備無需將數(shù)據(jù)發(fā)送到IBM的云計算數(shù)據(jù)中心進行處理，而是讓設(shè)備對數(shù)據(jù)進行本地處理，這樣做的好處既提高了處理速度，也能夠為使用者提供接近實時的數(shù)據(jù)處理結(jié)果。

在創(chuàng)建好模型之后，用戶可以通過Core ML轉(zhuǎn)換器工具運行它，并將其插入到Apple應(yīng)用程序中。

IBM的總經(jīng)理Mahmoud Naghshineh表示，蘋果開發(fā)人員需要一種快速、輕松構(gòu)建這些應(yīng)用程序的方法，并利用它所提供的云。

為了使構(gòu)建智能App更加簡單，IBM還宣布了一個云控制臺，以簡化Watson模型構(gòu)建過程與插入該模型的蘋果設(shè)備上運行的應(yīng)用程序之間的連接。

根據(jù)IBM的計劃，將來這些應(yīng)用程序可以與Watson共享數(shù)據(jù)，并改進機器學(xué)習(xí)算法，這是一種經(jīng)典的設(shè)備--云伙伴關(guān)系?！斑@就是該組合的美妙之處”IBM合作與聯(lián)盟總經(jīng)理Naghshineh說，“當(dāng)你運行應(yīng)用程序時，它是實時的，你不需要連接到Watson；但是當(dāng)你在設(shè)備上對不同的部分進行分類時，數(shù)據(jù)就會被收集起來，當(dāng)你在較低的[帶寬]交互的基礎(chǔ)上連接到Watson時，你可以將其反饋到訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，使它變得更好?！?/p>

“這為最初的目標(biāo)增加了一定程度的機器學(xué)習(xí)，并利用最新的技術(shù)推動它向前發(fā)展”Naghshineh說，“我們正透過機器學(xué)習(xí)，把這方面提升至另一個水平。我們正走在這條道路上，帶來更好的加速能力，并提供更好的洞察力，使用戶獲得更好的體驗?！?/p>

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