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AppleはCore ML 2をリリースした

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原文(投稿日:2018/06/07)へのリンク

読者の皆様へ:ノイズを減らすための一連の機能を開発しました。関心のあるトピックについて電子メールとWeb通知を受け取ることができます新機能の詳細をご覧ください。

WWDCにおいてAppleはCore ML 2をリリースした: iOSデバイス向けの新しいバージョンの機械学習SDK

Core MLの新しいリリースでは、2017年6月に新しいバージョンがリリースされ、Core ML 2を使って開発されたアプリが30%高速になった。これでは「バッチ予測」と「量子化」と呼ばれる2つのテクニックにより実現している。バッチ予測は、複数の入力を同時に予測する(例えば、画像をひとつずつ予測するのではなく、4つのイメージを同時にする)。量子化は、トレーニング中よりも推論の間、少ないビットでウェイトとアクティベーションを表現する。トレーニング中は、ウェイトとアクティベーションに浮動小数点数が使用できるが、GPU以外のデバイス推論では、計算が大幅に遅くなってしまう。8ビットまたは16ビットでそれらを表現することで、望んでいる結果を得ることができるが、ネットワークは従来のものより早く75%小さくなる。

Core ML SDKの重要な新しい機能はCreate MLである。SwiftとmacOSプレイグラウンドを使って、開発者はMac上でカスタム機械学習の作成と学習ができる。Core MLを使ってアプリにモデルを統合できる。

彼らの講演においてAppleは他の言語を学ぶ人たち向けのサイトであるMemrise社がCore MLツールをどのように使ったかの例を挙げた。以前は20.000画像のモデルの学習に24時間必要であった。Create MLとCore ML 2 を使うと、MacBook Proを使うとたった48分、iMac Proを使うと18分に短縮された。モデルのサイズも90MBから3MBに縮小された。

Kerasとsci-kitを学習しているユーザーは、モデルを直接Core MLにインポートできる。Core MLの欠点の一つは、TensorFlowモデルにインポートできないことである。しかし、Googleがリリースしているのパブリックツールでフォーマットを変換して、インポートできる。

Appleの機械学習サイトでCore ML 2について詳しく学習できる。machine learning journalで機械学習がどのようにApple製品に統合されているかについて他の情報も見つけることができる。

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