Core ML
将机器学习模型集成到您的应用程序中。
使用教程
使用Core ML将机器学习模型集成到您的应用程序中。 Core ML为所有模型提供统一的表示形式。您的应用程序使用Core ML API和用户数据在用户设备上进行预测，训练或微调模型。
模型是将机器学习算法应用于一组训练数据的结果。您可以使用模型基于新的输入数据进行预测。模型可以完成各种各样的任务，这些任务很难或不切实际地用代码编写。例如，您可以训练模型以对照片进行分类，或者直接从其像素检测照片中的特定对象。
您可以使用与Xcode捆绑在一起的Create ML应用程序来构建和训练模型。使用“创建ML”训练的模型采用Core ML模型格式，可以在您的应用中使用。另外，您可以使用多种其他机器学习库，然后使用Core ML Tools将模型转换为Core ML格式。将模型放在用户的设备上后，您可以使用Core ML在该设备上使用该用户的数据对其进行重新训练或微调。
Core ML通过利用CPU，GPU和神经引擎来优化设备上的性能，同时最大程度地减少其内存占用和功耗。严格在用户设备上运行模型可以消除对网络连接的任何需求，这有助于保持用户数据的私密性和您的应用程序的响应速度。
核心ML是特定于领域的框架和功能的基础。 Core ML支持用于分析图像的视觉，用于处理文本的自然语言，用于将音频转换为文本的语音以及用于识别音频中声音的SoundAnalysis。 Core ML本身建立在低端
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