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

モデルの実行をデバイス上で完結

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。

高度なニューラルネットワークの実行

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。

モデルの展開

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。

Core MLへのモデルの変換

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。

オンデバイスでのモデルのパーソナライズ

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。

モデルの暗号化

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。

パワフルなAppleシリコン

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の利用開始

Create ML

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。

さらに詳しく

Core MLコンバータ

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。

さらに詳しく(英語)

モデル

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。

モデルを見る