作者 | MOHD SANAD ZAKI RIZVI 编译 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述 Apple的Core ML 3是一个为开发人员和程序员设计的工具,帮助程序员进入
2020 年,移动设备上的机器学习将不再是什么热门的新事物。在移动应用中添加某种智能已经成为一种标准做法。
苹果软件工程高级副总裁Craig Federighi表示,“新应用程序开发技术使开发人员能够更快,更轻松,更有趣地开发应用程序,这代表着在所有苹果平台上创建应用程序的未来。”
在很多歌迷眼里,尤其是喜欢乡村音乐的人,“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson,同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表,于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用,可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
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我们汇集了十大WWDC 2018视频列表,涵盖了您需要知道的一切,包括Core ML,Siri Shortcuts,ARKit 2等等!
现在,“ 开发人员Triceraptus ” 的年度迁移已经结束,WWDC 2018包装已经从圣何塞的McEnery会议中心落下帷幕,我们还剩下另一系列令人信服的会议视频。
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中,并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API,包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说,Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务,支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
今天,我们将这种经过训练的Keras模型部署到iPhone手机或者说iOS的APP中,在这里我们使用CoreML,这 是一种易于使用的Apple应用程序机器的学习框架。
Xcode 10包含为所有Apple平台创建出色应用所需的一切。现在Xcode和Instruments在macOS Mojave上的新Dark Mode中看起来很棒。源代码编辑器允许您更轻松地转换或重构代码,查看源代码控制更改以及相关行,并快速获取有关上游代码差异的详细信息。您可以使用自定义可视化和数据分析构建自己的仪器。Swift可以更快地编译软件,帮助您提供更快的应用程序,并生成更小的二进制文件。测试套件的完成速度提高了很多倍,与团队合作更简单,更安全,等等。
在苹果年度开发者大会WWDC的主题演讲中,苹果可能根本就没有讨论什么硬件,但是这个演示依然持续了两个多小时。苹果所有四个平台(iOS,watchOS,tvOS和macOS)都将在今年秋季重大更新,公司花费大量时间详细说明各种功能,这将改变你使用苹果设备的方式。
最近AIGC有多火不用多说了,只需一张朴实无华的自拍,就可以让你变身肌肉型男,拥有一个自己二次元的完美角色。
作者 | Lu Wang、Chen Cen、Arun Venkatesan 和 Khanh LeViet
近日,苹果在GitHub上发布了Turi Create框架。苹果表示,这个框架旨在通过简化机器学习模型的开发,降低开发者构建模型的门槛。详细说明如下: Turi Create Turi Create简化了自定义机器学习模型的开发。你不需要成为机器学习的专家,即可为你的程序添加推荐,对象检测,图像分类,图像相似度识别或活动分类。 易于使用:让你聚焦于任务而不是算法 可视化:内置的流式可视化功能可以探索你的数据 灵活:支持文本,图像,音频,视频和传感器数据 快速和可扩展性:可在单台机器上处理大型数据集 易于准备
最近的苹果iPhone X发布会,你会看到iPhone X有一些很酷的功能,比如FaceID,Animoji和AR。我们需要弄明白建立这样一个系统需要什么。 当进一步研究时,得到的答案是苹果的官方机器学习工具CoreML。它适用于iPhone、Macbook、Apple TV、Apple watch,以及每一个苹果设备。 另一个有趣的信息是,苹果公司在最新的iphon上设计了一个定制的GPU和一个带有神经引擎(neural engine)深度加工的A11 Bionic(仿生)芯片,该芯片用于深度学习的优化。
本文由TensorFlow的产品经理Sandeep Gupta代表TensorFlow团队发布。 原文:https://medium.com/tensorflow/highlights-from-tensorflow-developer-summit-2018-cd86615714b2 当地时间3月30日,在加州山景城的计算机历史博物馆举办了第二届TensorFlow开发者峰会。该活动汇集了500多名用户,成千上万的人在世界各地的TensorFlow活动中收听实况直播。这一天充满了新产品的发布,以及来自Te
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备,成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习,已然是各大项目最偏爱的语言。 其实除了 Python ,也不乏有开发者用其他语言写出优秀的机器学习项目。在此,列出其中一些个人认为值得关注的开源机器学习项目,比如C、C++、Go、Java、Javascript、PHP、Ruby、Objective C、Swift、Scala等等,看看人工智能的语言适配性吧~~~ ➤ 1、C Darknet —— 神经网络框架 https://g
在前九章中,我们使用 TensorFlow Mobile 在移动设备上运行各种由 TensorFlow 和 Keras 构建的强大的深度学习模型。 正如我们在第 1 章,“移动 TensorFlow 入门”中提到的那样,Google 还提供了 TensorFlow Lite(可替代 TensorFlow Mobile 的版本)在移动设备上运行模型。 尽管自 Google I/O 2018 起它仍在开发人员预览中,但 Google 打算“大大简化开发人员针对小型设备的模型定位的体验。” 因此,值得详细研究 TensorFlow Lite 并为未来做好准备。
因为神经网络本质上执行大量计算,所以它们在移动设备上尽可能高效地运行是很重要的。一个高效的模型能够在实时视频上获得实时结果 - 无需耗尽电池或使手机变热,就可以在其上煎鸡蛋。
移动端机器学习不再是2020年热门新事物,将应用程序智能化早已成为行业的标准做法。
机器之心报道 作者:李亚洲、思源 北京时间 6 月 5 日凌晨,苹果 2018 年全球开发者大会 (WWDC) 在圣何塞的 McEnery 会议中心开幕。在去年的开发者大会上,围绕软、硬件,苹果介绍了
本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件,并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后,构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。
如果你一直有关注Apple去年所发布的消息,就会知道他们在机器学习上投入了大量心力。自他们去年在WWDC 2017上推出Core ML以来,已经有大量结合机器学习技术的应用程序涌现。
原文地址:https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-1-0/
你最喜欢用什么工具来编写机器学习模型?数据科学家们对这个永恒的问题会给出各种不同的答案。一些人喜欢RStudio,另一些人更喜欢Jupyter Notebooks。我绝对属于后者。
现在我们已经完成了正确运行ARKit项目的所有基本设置,我们希望我们的设备能够坐在水平表面上。这是飞机检测。在本节中,我们将学习如何激活平面检测。我们将熟悉锚点以及如何使用它们将对象放置在锚点上。此外,我们将能够在现实生活中看到我们发现的飞机锚。从现在开始,我们将更多地投入到代码中。
在WWDC 2017上,苹果首次公布了机器学习方面的动作。iOS系统早已支持Machine Learning 和 Computer Vision ,但这次苹果提供了更合理,容易上手的API,让那些对基础理论知识一窍不通的门外汉也能玩转高大上的前沿科技。 这篇文章介绍了通过苹果最新的API把YOLO模型集成到APP中的两种方法。此前,AI100(rgznai100)介绍过YOLO这个项目,它是一个用于摄像头的实时目标检测系统,详情请参阅:《YOLO一眼就能认出你:看一个神经网络如何全视野实时检测目标》
今天给大家介绍了一种在增强现实(AR)环境中使用机器学习(ML)进行实时目标检测的软件体系结构。
新智元报道 编辑:闻菲、肖琴、克雷格 【新智元导读】苹果年度开发者大会WWDC 2018揭幕,iOS、macOS等多项软件功能升级:Siri与App打通在使用上更加智能;人脸识别打造用户自己的动态
ML.NET 是 Microsoft 开源的针对 .NET 应用程序的 跨平台机器学习库,允许您使用 C#、F# 或任何其他 .NET 语言执行机器学习任务。此外,ML.NET 支持在其他机器学习框架中构建的模型,如TensorFlow,ONNX,PyTorch 等,它也具有极高的性能,可用于各种机器学习任务。
在刚刚结束的WWDC发布会中,苹果不仅带来了大家期待已久的 iOS 13,还有3个内容的更新我比较关注,分享给大家。
李根 安妮 假装发自 圣何塞 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 又一年苹果全球开发者大会,又到了一年该秀技术实力的时候。 然而今年的WWDC 2018,软得彻底,丝毫“不硬”。 iOS、watc
InfoQ 最引人注目的功能之一是我们的主题图,它综合了我们对不同主题如何在技术采用曲线中叠加的理解。当需要从编辑的角度决定我们想要涵盖的内容时,它们作为优先考虑不同和竞争利益的指南非常有用,但我们也相信分享它们可以帮助我们的读者更好地了解当前和未来的技术前景并帮助 告知他们的决策过程。
特邀博文 / Dominic Pajak 和 Sandeep Mistry,来自 Arduino 团队
YOLO(You Only Look Once)是一种先进的实时目标检测系统。它是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列,其版本也是在不断优化更新。2022年7月,YOLOv7 来临。官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5 精度更高,速度更快。
2018年,谷歌推出了云AutoML,引起了广泛关注,是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中,你将学习“AutoML”,这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。
安妮 编译自 Hackernoon 量子位出品 | 公众号 QbitAI 昨天,年仅18岁的iOS app开发者Alex Wulff在Hackrnoon上发布了一篇教程,手把手教你如何将苹果在WWDC上发布的众多API应用到你的电脑上。量子位全文编译如下: △ Alex Wulff iOS 11真的来了。 苹果在iOS 11里引入了本地机器学习和机器视觉框架,承诺这将促进app和游戏的一大飞跃性进步,也解锁了一大堆可能性。 目前机器学习解决方案已经可以在云端实现了。但这些系统不仅需要持续连网,经常在
Keras处于高度集成结构。 虽然更简单创立模型,但是面临杂乱的网络结构时或许不如TensorFlow。
本章介绍如何设置开发环境,以使用 TensorFlow 构建所有 iOS 或 Android 应用,本书其余部分对此进行了讨论。 我们不会详细讨论可用于开发的所有受支持的 TensorFlow 版本,OS 版本,Xcode 和 Android Studio 版本,因为可以在 TensorFlow 网站或通过 Google。 相反,我们将在本章中简要讨论示例工作环境,以便我们能够快速了解可使用该环境构建的所有出色应用。
今年初,我们在 TensorFlow 开发者大会 (TensorFlow Dev Summit) 上发布了 TensorFlow 2.0 的 Alpha 版本。经过近 7 个月的努力,今天我们高兴的宣布,TensorFlow 2.0 正式版现已推出!
现在学习机器学习这块时,基本上都是要先学习Python,还要自己去学习更多的样本数据教程,这样对于使用C#学习机器学习的基础并不容易,于是微软推出了ML.NET的开源跨平台机器学习框架。
欢迎来到Core ML教程系列的第二部分。在本教程中,将学习如何设置Python虚拟环境,获取不在Core ML格式裡的数据模型,并将该模型转换为Core ML格式,最后将其集成到应用程式中。强烈建议
机器学习模型变得越来越复杂和准确,但它们的不透明性仍然是一个重大挑战。理解为什么一个模型会做出特定的预测,对于建立信任和确保它按照预期行事至关重要。在本文中,我们将介绍LIME,并使用它来解释各种常见的模型。
在过去几年中,机器学习开辟了很多新的领域,出现了很多高级应用案例:Facebook的脸部识别、Netflix的电影推荐、PrimaAI的图像风格转移、Siri的语音识别、Google Allo的自然语言处理等等。
选自Hackernoon 机器之心编译 作者:Alex Wulff 参与:侯韵楚、李泽南 随着 WWDC 大会上 iOS 11 的发布,苹果终于推出了原生机器学习和机器视觉框架,由此开启了许多崭新的可能性,使所有性质的应用程序和游戏有望取得显著进步,本文作者 Alex Wulff 将对在 iOS 11 中加入机器学习模型的方法进行简要介绍。 机器学习解决方案在云端的应用已有一些时日,但这类系统需要不间断的网络连接,并且很明显,它通常在 iOS 上会存在显著延迟,也为敏感数据带来了安全隐患。一些第三方的 Sw
近日、苹果在WWDC2017上面正式发布了新一代的操作系统,即iOS 11,同时也增加了不少SDK新特性与功能,下面将详细介绍这些新改变。 新增框架 新加入 SDK 的大的框架有两个,分别是负责简化和
选自AWS 机器之心编译 参与:黄小天、路雪 近日,孵化于 Apache 软件基金会 Apache MXNet 发布了 v0.11.0 最终测试版本,它不仅具有一个 Core ML 模型转换器,同时还支持 Keras v1.2。此外,该版本还包括额外的功能更新、性能提升以及一些修复。你可以从源代码构建 MXNet 从而获取新版本。 Apache MXNet 正在 Apache 软件基金会(ASF)中进行孵化。上周,MXNet 社区为 MXNet v0.11.0 引入了一个最终测试版本,作为一个孵化项目这还是
选自arXiv 作者:Pavan Kumar Anasosalu Vasu等 机器之心编译 编辑:小舟 来自苹果的研究团队分析了现有高效神经网络的架构和优化瓶颈,提出了一种新型移动端主干网络。 用于移动设备的高效神经网络主干通常针对 FLOP 或参数计数等指标进行优化。但当部署在移动设备上,这些指标与网络的延迟可能并没有很好的相关性。 基于此,来自苹果的研究者通过在移动设备上部署多个移动友好网络对不同指标进行广泛分析,探究了现有高效神经网络的架构和优化瓶颈,提供了缓解这些瓶颈的方法。该研究设计了一个高效的主
这个想法在我脑海中不停地闪现,始终没有遇到特别合适的契机进行实践。直到最近,我遇到了一个名为 Fashion AI 的项目,它主要利用微调模型对服装图片进行分割(segmentation),然后裁剪出图像中标注(label)的时尚单品,并将所有图片调整为相同的大小,最后将这些图像转化为 embedding 向量存储在开源向量数据库 Milvus 中。通过这个项目可以在 Milvus 数据库中查询并获得 3 个最相似的向量结果。随后,就可以通过上传一张自己穿着打扮的照片,最终确定与我们时尚风格最为相似的明星。
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