iOS 11: CORE ML—浅析
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发布时间：2024-10-23 04:52
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时间：2024-10-23 12:03
本文浅析iOS 11的Core ML框架。Core ML的出现，简化了iOS开发者将机器学习功能集成到应用中的过程，使其应用更加智能，提升用户体验。
苹果在iOS系统中逐步引入了NSLinguisticTagger进行自然语言分析、Metal提供GPU底层访问以及加速器框架下的Basic Neural Network Subroutines，为开发者构建用于推理的神经网络提供了基础。今年，苹果推出了Core ML与Vision框架，助力开发者在人工智能领域更进一步。
Core ML是一个机器学习基础框架，与Vision、GameplayKit协同工作。它利用Metal框架提升计算性能，优化内存占用和功耗，通过本地预测模型，无需网络依赖，降低处理时间。开发者可以通过苹果提供的工具将其他机器学习工具生成的模型转化为Core ML格式。
Core ML支持多种算法模型运算，如神经网络、树组合、支持向量机、广义线性模型、特征工程和流水线模型等。Vision库则提供丰富的图像处理功能，如人脸识别、特征检测、条码识别、文字识别与场景分类等。Vision与Core ML结合，可进行图像预处理与识别任务。
开发者可通过Xcode和iOS 11环境，结合Core ML进行物体分类和矩形区域数字识别。直接集成模型或利用Vision包装图像分析，简化机器学习应用过程。通过下载或自定义模型数据，实现模型灵活应用。对于模型参数修改、替换新模型等需求，通过调整接口和下载新插件，能够轻松实现。
Core ML当前版本虽存在一些问题，但随着正式版发布，这些问题有望得到解决。开发者可密切关注并期待更多功能的完善。
