Core ML 与 Create ML：iOS 机器学习的终极指南
2023-12-01 20:44:13
机器学习在 iOS 中的革命：Core ML 和 Create ML 赋能开发人员
简介
机器学习已成为 iOS 开发中一股不可忽视的力量，赋能开发人员构建智能且个性化的应用程序。随着 Core ML 和 Create ML 框架的出现，机器学习已从复杂难懂的技术转变为易于获取和强大的工具集。在这篇文章中，我们将深入探讨这些框架，揭示它们的优势、差异，并通过示例展示它们的强大功能。
Core ML：设备上机器学习的引擎
Core ML 是一个高效的推理引擎，可将训练有素的机器学习模型部署到 iOS 设备上。它支持广泛的模型类型，包括图像分类、自然语言处理和预测分析。借助 Core ML，开发人员可以在设备上以闪电般的速度执行复杂模型，而无需依赖云计算或服务器。
Core ML 的优势：
- 高性能： 利用设备上的硬件加速功能，实现快速推理。
- 跨平台兼容性： 支持 iOS、macOS、tvOS 和 watchOS，确保无缝跨 Apple 生态系统集成。
- 易于部署： 轻量级模型可轻松集成到 iOS 应用程序中。
Create ML：无代码机器学习模型创建
Create ML 是 Core ML 的配套框架，使开发人员能够轻松创建和训练自己的机器学习模型，无需编写任何代码。该框架提供了一个直观的拖放界面，可指导用户完成模型创建和训练过程。
Create ML 的优势：
- 无代码模型创建： 通过简单的界面构建和训练机器学习模型，无需编码技能。
- 广泛的数据支持： 支持图像、文本、音频和传感器数据等各种数据类型。
- 直观的 UI： 用户友好的界面简化了模型探索、可视化和微调。
Core ML 与 Create ML：相互补充的二元组
Core ML 和 Create ML 携手合作，为 iOS 开发人员提供了一个完整的机器学习工具集。Core ML 专注于模型推理，而 Create ML 专注于模型创建和训练。
| 特征 | Core ML | Create ML |
|---|---|---|
| 目的 | 模型推理 | 模型创建和训练 |
| 代码要求 | 需要编码技能 | 无代码模型创建 |
| 模型复杂性 | 可处理复杂模型 | 适合简单模型 |
示例：使用 Core ML 进行图像分类
为了演示 Core ML 的强大功能，让我们创建一个 iOS 应用程序来对图像进行分类。
步骤：
- 使用 Create ML 训练图像分类模型。
- 将模型转换为 Core ML 格式。
- 在您的 iOS 应用程序中集成 Core ML 模型。
- 加载图像并进行预测。
代码示例：
import CoreML
import Vision
class ImageClassifier {
let model = try! VNCoreMLModel(for: Resnet50().model)
func classifyImage(image: UIImage) -> [VNClassificationObservation] {
let request = VNCoreMLRequest(model: model) { request, error in
guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation],
error == nil else {
fatalError("Failed to classify image.")
}
return results
}
let handler = VNImageRequestHandler(cgImage: image.cgImage!, options: [:])
try! handler.perform([request])
return request.results as! [VNClassificationObservation]
}
}
示例：使用 Create ML 进行时间序列预测
现在，让我们了解如何使用 Create ML 构建时间序列预测模型。
步骤：
- 使用 Create ML 创建时间序列预测模型。
- 将模型导出为 Core ML 格式。
- 在您的 iOS 应用程序中集成 Core ML 模型。
- 加载时间序列数据并进行预测。
代码示例：
import CoreML
class TimeSeriesPredictor {
let model = try! MLModel(contentsOf: URL(fileURLWithPath: "model.mlmodel"))
func predict(input: [Double]) -> Double {
let prediction = try! model.prediction(from: ["input": input])
return prediction["output"] as! Double
}
}
结论
Core ML 和 Create ML 为 iOS 应用程序开发人员提供了利用机器学习的力量的强大工具集。Core ML 的高性能推理和跨平台兼容性使复杂模型的设备上部署成为可能，而 Create ML 的无代码模型创建和训练功能使机器学习变得触手可及。通过将这两个框架结合起来，开发人员可以构建智能应用程序，在广泛的领域提供洞察力、个性化和自动化。机器学习在 iOS 中的时代才刚刚开始，Core ML 和 Create ML 为开发人员提供了驾驭这一变革浪潮的工具。
常见问题解答
-
Core ML 和 Create ML 之间有什么区别？
Core ML 用于模型推理，而 Create ML 用于模型创建和训练。 -
我需要编码技能才能使用 Core ML 吗？
是的，使用 Core ML 需要一些编码技能。 -
Create ML 可以处理复杂模型吗？
不，Create ML 更适合创建和训练相对简单的模型。 -
我可以在哪里找到 Core ML 和 Create ML 的文档？
您可以在 Apple 开发者网站上找到有关 Core ML 和 Create ML 的全面文档。 -
Core ML 和 Create ML 的未来是什么？
随着机器学习在移动领域的持续增长，Core ML 和 Create ML 预计将变得更加强大和易于使用。
