iOS11系統(tǒng)Core ML 的文檔翻譯
所謂已訓(xùn)練模型 （trained model），指的是對一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)應(yīng)用了某個機(jī)器學(xué)習(xí)算法后，所生成的一組結(jié)果。舉個例子，通過某個地區(qū)的歷史房價來訓(xùn)練出一個模型，那么只要指定房間有幾臥幾衛(wèi)，就有可能對未來該房間的房價做出預(yù)測。
Core ML 是領(lǐng)域特定 （domain-specific） 框架和功能的基礎(chǔ)所在。Core ML 為 Vision提供了圖像處理的支持，為 Foundation提供了自然語言處理的支持（例如 NSLinguisticTagger類），為 GameplayKit提供了對學(xué)習(xí)決策樹 （learned decision tree） 進(jìn)行分析的支持。Core ML 本身是基于底層基本類型而建立的，包括Accelerate、BNNS以及 Metal Performance Shaders等。
Core ML 針對設(shè)備的性能進(jìn)行了優(yōu)化，最大限度地減少內(nèi)存占用和功耗。通過在設(shè)備上運行的嚴(yán)格要求，不僅保護(hù)了用戶數(shù)據(jù)隱私，而且當(dāng)網(wǎng)絡(luò)連接丟失的時候，還能夠保證應(yīng)用能正常工作和響應(yīng)。
獲取 Core ML 模型
獲取 Core ML 模型，以便能在您的應(yīng)用當(dāng)中使用。
Core ML 支持多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其中包括了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （Neural Network）、組合樹 （Tree Ensemble）、支持向量機(jī) （Support Vector Machine） 以及廣義線性模型 （Generalized Linear Model）。Core ML 的運行需要使用 Core ML 模型格式（也就是以 .mlmodel 擴(kuò)展名結(jié)尾的模型）。
Apple 提供了一些常見的開源模型供大家使用，這些模型已經(jīng)使用了 Core ML 模型格式。您可以自行下載這些模型，然后就可以開始在應(yīng)用中使用它們了。此外，其他的研究機(jī)構(gòu)和大學(xué)都發(fā)布了不少機(jī)器學(xué)習(xí)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這些往往都不是以 Core ML 模型格式發(fā)布出來的。如果您打算使用這些模型的話，需要對它們進(jìn)行轉(zhuǎn)換，具體內(nèi)容詳見「將已訓(xùn)練模型轉(zhuǎn)換為 Core ML」。
將 Core ML 模型集成到應(yīng)用中
向應(yīng)用中添加一個簡單的模型，然后向模型中傳入輸入數(shù)據(jù)，并對模型的預(yù)測值進(jìn)行處理。
點擊此處下載示例應(yīng)用。
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