Говорят, что за машинным обучением будущее разработки мобильных приложений. Он становится центром большинства отраслей, и в 2024 году рынок превысит 20 миллиардов долларов. Но что такое машинное обучение? Как эта развивающаяся технология влияет на разработку iOS?

Большинство людей используют искусственный интеллект и машинное обучение как синонимы. Однако искусственный интеллект — это более широкий научный термин, который представляет собой теорию о том, что компьютеры могут подражать человеческому поведению. Машинное обучение, с другой стороны, является подмножеством искусственного интеллекта, которое продвигает первоначальную теорию на шаг вперед и включает в себя обучение машины тому, как учиться, как человек. Core ML — это фреймворк, запущенный Apple, который упрощает процесс добавления технологий машинного обучения в проект, и это меняет будущее разработки мобильных приложений.

Как работает машинное обучение?

И искусственный интеллект, и машинное обучение родились из распознавания образов. Таким образом, идея заключается в том, что системы, которые вы создаете, могут использовать данные для выявления закономерностей, а затем учиться на них. Как только он идентифицирует шаблон, он может принимать решения практически без вмешательства человека. Машинное обучение следует циклическому жизненному циклу, состоящему из 6 этапов.

Давайте рассмотрим каждый этап на примере. Допустим, вы хотите создать приложение, которое сможет распознавать ваших друзей и семью, когда вы их фотографируете. Этот вид машинного обучения известен как распознавание изображений, что означает классификацию доминирующего объекта или сцены на изображении.

Задать вопрос

Первым шагом жизненного цикла машинного обучения является вопрос: «Чему я хочу, чтобы машина научилась?» Используя наш пример, мы хотим, чтобы машина научилась распознавать людей, когда вы их фотографируете.

Соберите данные

После определения вопроса следующим шагом будет сбор данных, необходимых для ответа на вопрос. В этом случае нам понадобятся фотографии наших друзей и семьи. Эти фотографии будут использованы для построения модели. В машинном обучении модель — это алгоритм, который был изучен компьютером для выполнения определенной задачи. Он также содержит данные, необходимые для запуска этого алгоритма.

Тренируйте алгоритм

После того, как мы собрали наши данные и построили нашу модель, пришло время обучить алгоритм. Обучить алгоритм легко, просто приведите ему примеры проблемы, которую вы пытаетесь решить. Вернемся к нашему примеру. Если вы хотите научить алгоритм распознавать друга, вы просто покажете ему примеры или изображения друга, которого хотите идентифицировать. Затем модель будет использовать Распределение вероятностей за кулисами, чтобы делать прогнозы. Эти вероятности представляют собой уверенность модели в предсказаниях. Чем увереннее модель в своих предсказаниях, тем больше увеличивается одна вероятность, а другая уменьшается.

Попробуйте

Обучение модели примерами проблемы, которую вы хотите решить, дает модели знания. На этапе «попробуйте» с помощью нашего приложения для классификации изображений мы можем показать ему изображение, которое он никогда раньше не видел. Это называется логическим выводом и предполагает использование обученной модели для прогнозирования или выводов. Поэтому мы даем модели фотографию друга или родственника, которого она никогда не видела, и смотрим, сможет ли она сопоставить правильное имя с правильной фотографией.

Собирать отзывы

Когда вы тестируете свою обученную модель, вы хотите убедиться, что она хорошо обобщает. Это означает, что он делает хорошие прогнозы, основанные на проблеме, которую он должен решить. Обучение ваших моделей и сбор отзывов — одна из основных задач машинного обучения.

Используйте обратную связь

Наконец, когда первые пять фаз завершены, настало время модели использовать полученные отзывы и улучшить алгоритм. Этот процесс, как уже говорилось, цикличен и повторяется. Повторение помогает модели улучшить свою точность. На картинке ниже изображен процесс.

Почему машинное обучение полезно?

В настоящее время технологии машинного обучения используются как минимум в 5 секторах и 3 отраслях. К ним относятся финансовые услуги, здравоохранение, транспорт, юриспруденция, сельское хозяйство, правительство, нефть и газ и розничная торговля. Поскольку эти сектора и отрасли работают с большими объемами данных, они признали ценность машинного обучения. Машинное обучение помогает этим компаниям улучшить или повысить эффективность выполнения определенных задач, используя свои данные для выявления закономерностей. Одна из главных вещей, которую машинное обучение позволяет им делать, — это выявлять выгодные возможности или избегать неизвестных рисков. Любой бизнес, который внедряет эту технологию в свой процесс, ставит себя впереди своих конкурентов.

Как машинное обучение используется в iOS?

Core ML — это официальная модель машинного обучения Apple. Это платформа, выпущенная в 2017 году, и ее основная цель заключалась в обеспечении конфиденциальности пользователей за счет поддержки машинного обучения на устройстве. После первой были выпущены еще две версии: Core ML 2 и Core ML 3, выпущенные в 2018 и 2019 годах соответственно. Каждая из них улучшала исходную модель. Core ML 2 оптимизировал размер, повысил скорость и дал разработчикам возможность настраивать свои модели Core ML. В Core ML 3 добавлена ​​поддержка нейронной сети с более чем 100 типами слоев и обучение модели машинного обучения на устройстве.

Вычисления на устройстве — это ключ к платформе Core ML, поскольку это позволяет приложениям использовать машинное обучение без сетевых подключений или вызовов API. Core ML поддерживает анализ изображений, обработку естественного языка, преобразование аудио в текст и анализ звука. В течение короткого времени вам придется создавать и обучать модели, используя язык программирования Python и платформу Google TensorFlow. Однако Apple представила Create ML, как приложение, так и фреймворк, через год после Core ML. Create ML — это официальный инструмент, который разработчики iOS используют для создания и обучения моделей приложений. Добавление Create ML создало сквозной путь для разработчиков iOS и macOS. Так что теперь нет необходимости в сторонних инструментах при создании моделей с iOS.

Хотя идея о том, что компьютер может программировать сам себя, звучит так, как будто разработчики/программисты устарели, реальность этого далека. Разработчикам/программистам в настоящее время не угрожают искусственный интеллект или машинное обучение. Машинное обучение просто меняет наш подход к решению проблем с помощью приложений. Он уже реализован во многих приложениях, которые используют миллионы людей, таких как Netflix, Tinder, Amazon, YouTube и Snapchat, и многие из них никогда не узнают. Машинное обучение улучшает взаимодействие с пользователем и позволяет разработчикам создавать более привлекательные, интеллектуальные и привлекательные приложения.