На сцену машинного обучения выходит новый игрок, работающий на платформе Apple, Core ML.

Core ML имеет ключевое преимущество: он обеспечивает конфиденциальность пользовательских данных и гарантирует, что приложения будут оставаться функциональными и отзывчивыми, когда сетевое подключение недоступно.

Core ML Frameworks можно использовать для:

  • Анализ изображения с помощью Vision
  • Обработка естественного языка с помощью Foundation (например, NSLinguisticTagger)
  • Оценка изученных деревьев решений с помощью GameplayKit

Отличные новости! Мы можем начать использовать наши уже обученные модели!

Поддерживаются Caffe, Keras, scikit-learn, XGBoost и другие.

  • Нейронные сети: сверточные, рекуррентные
  • Ансамбли деревьев: случайный лес, деревья решений
  • Машины опорных векторов: скалярная регрессия, многоклассовая классификация
  • Обобщенные линейные модели: линейная регрессия, логистическая регрессия

…

Дополнительные ресурсы