怎樣在iOS機器學(xué)習(xí)框架Core ML
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2017年的WWDC上，蘋果發(fā)布了Core ML這個機器學(xué)習(xí)框架?，F(xiàn)在，開發(fā)者可以輕松的使用Core ML把機器學(xué)習(xí)功能集成到自己的應(yīng)用里，讓應(yīng)用變得更加智能，給用戶更牛逼的體驗。
Core ML是做什么的
我們知道，機器學(xué)習(xí)的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域就是事先使用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練機器，讓訓(xùn)練后的機器在面對從未見過的數(shù)據(jù)時能做出相應(yīng)的判斷。比如，學(xué)習(xí)大量病人體征數(shù)據(jù)后，預(yù)測疾病發(fā)生的概率；學(xué)習(xí)大量圍棋對局后，面對一個陌生的棋局，知道在哪下棋贏的概率更高。
對機器的訓(xùn)練會產(chǎn)生一個關(guān)于特定問題的模型，對模型輸入特定的數(shù)據(jù)，模型返回的判斷的結(jié)果就是輸出。Core ML實際做的事情是使用事先訓(xùn)練好的模型（trained model），在本地進行計算，最終返回結(jié)果。
應(yīng)用和Core ML的交互流程大體如圖所示：
從圖上可以看出，真正智能的部分其實是這個事先訓(xùn)練好的模型（trained model），這個模型決定了最終判斷的結(jié)果。蘋果提供了一些轉(zhuǎn)化好的Core ML格式的模型，我們也可以通過蘋果提供的工具把自己在別的常用機器學(xué)習(xí)工具生成的模型轉(zhuǎn)化為Core ML格式的模型。
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