Core ML

Core MLはさまざまなモデルについてデバイス上の動作を最適化しています。これは、Appleのハードウェアの活用およびメモリフットプリントと電力消費の最小化により実現されています。

Core MLのさまざまな機能

Core MLモデルは完全にユーザーのデバイス上で実行されるため、ネットワーク接続を必要とせず、Appのレスポンスを保ちつつ、ユーザーデータのプライバシーを保護することができます。

Core MLは、画像、ビデオ、音声、その他のリッチメディアを理解するよう設計された最先端のニューラルネットワークなど、最新のモデルに対応しています。

Core ML Model Deploymentでは、CloudKitを使ってモデルをAppに簡単に展開することができます。

TensorFlowやPyTorchなどのライブラリからのモデルを、Core MLコンバータを使って、これまで以上に容易にCore MLに変換できるようになりました。

Appにバンドルされているモデルは、ユーザーデータを使ってオンデバイスでアップデートできるため、プライバシーを侵害することなく、ユーザーの行動に合わせてモデルをアップデートしていくことができます。

Xcodeがモデルの暗号化に対応し、機械学習モデルのセキュリティがさらに強化されています。

Core MLは、メモリ占有量と電力消費量を最小限に抑えつつ、パフォーマンスを最大限に高めるために、CPU、GPU、Neural Engineなどのパワフルなハードウェアテクノロジーを最も効率的な方法でシームレスに活用できるように設計されています。

Core MLモデルは、コードを記述することなくMac上で構築してトレーニングすることができます。

coremltools Pythonパッケージを使って、サードパーティのトレーニングライブラリからのモデルをCore MLに変換しましょう。

研究コミュニティから提供されている、Core MLに変換済みのモデルを使ってみましょう。