隨著iOS11的發(fā)布，蘋果公司也正式加入了機器學習的戰(zhàn)場。在新的iOS11中內(nèi)置了CoreML，雖然還是Beta版本，但是功能已經(jīng)非常強大了。

在這個CoreML庫里面，已經(jīng)集成了一些訓(xùn)練好的模型，可以在App中直接使用這些模型進行預(yù)測。

下面是蘋果對于Core ML的介紹。

CoreML讓你將很多機器學習模型集成到你的app中。除了支持層數(shù)超過30層的深度學習之外，還支持決策樹的融合，SVM（支持向量機），線性模型。由于其底層建立在Metal 和Accelerate等技術(shù)上，所以可以最大限度的發(fā)揮CPU和GPU的優(yōu)勢。你可以在移動設(shè)備上運行機器學習模型，數(shù)據(jù)可以不離開設(shè)備直接被分析。

Vision：這部分是關(guān)于圖像分析和圖像識別的。其中包括人臉追蹤，人臉識別，航標（landmarks），文本識別，區(qū)域識別，二維碼識別，物體追蹤，圖像識別等。

其中使用的模型包括：Places205-GoogLeNet，ResNet50，Inception v3，VGG16。

這些模型最小的25M，對于app還是可以接受的，最大的有550M，不知道如何集成到app中。

NLPAPI：這部分是自然語言處理的API，包括語言識別，分詞，詞性還原，詞性判定，實體辨識。

GamePlayKit：這部分的話，應(yīng)該是制作游戲時候，提供一些隨機數(shù)生成，尋找路徑（pathfinding），人工智能的庫。感覺上可能還帶有強化學習的一些功能（提到了agent behavior，這個可能是強化學習 Q-Learning的一些術(shù)語吧0）。其中也有一些Decision Trees的API，但是不知道和傳統(tǒng)的決策樹是否一致。