网易高级副总裁,网易有道CEO周枫
响应更快(不需要网络通信延迟),节省流量(不需要上传数据),可以实时处理视频(实时上传和处理视频不够快),对开发者更便宜(不需要租用服务器)。 这四个原因决定了手机端深度学习,将是下一个大浪潮
作者 | 周枫
上周WWDC上苹果发布的大量软硬件产品中,Core ML看起来是很不起眼的一个。简单来说,它是秋季正式上市的iOS 11新增的人工智能编程框架,让开发 者可以更方便地为App增加基于人工智能算法的功能。
关注人工智能或深度学习的产品和技术人员应该重视Core ML,Core ML是第一个较完善的手机端人工智能框架,利用它可以做出创新的功能。
为什么手机端人工智能处理很重要?
相对云端的处理方法,本地人工智能至少有这样几点好处:
近两年以来,移动SoC的处理能力,终于可以有效运行实用化的深度学习算法了(iPhone 7的GPU的能力大约是200Gflops),所以这时候推出Core ML,苹果做到了领先一步。相比较来说,Android上的Tensorflow Lite成熟度看起来差不少。
和Tensorflow, Caffe等深度学习框架不同,Core ML是完全聚集于在设备端本地进行深度学习推理的框架,而其它框架除了设备端同时也支持云端,除了推理还支持训练。
Core ML的一些Demo:
1. 实时物体识别(Resnet >10fps):
2. 带五官位置的人脸检测(直接调用Vision Framework)
3. 物体跟踪(Vision Framework)
苹果展示了更多的Demo,包括图片描述生成、文档扫描、命名实体识别等。
更多信息见Core ML的WWDC session
本文来源于微信公众号:youdaozhoufeng,该公众号是关于教育、深度学习、创业和有道的思考。
作者介绍
周枫先生现任网易高级副总裁,网易有道CEO。周枫在清华大学取得计算机科学学士和硕士学位,在加州伯克利大学取得计算机科学博士学位,曾在多个顶级国际学术会议和期刊上发表超过10篇论文。周枫加入网易后,主持有道词典开发、有道搜索平台架构、有道云笔记和密码认证系统“将军令”开发等,将有道词典打造成了份额第一的词典与翻译产品,用户量超过6亿。目前,周枫带领有道的NMT团队攻坚基于人工智能的神经网络翻译(NMT)技术,并开始进军在线教育领域。