Training CoreML Object Detection model from scratch using CreateML
Les nouveaux outils d’intelligence artificielle de l’iPhone X transformeront les téléphones au cours des 10 prochaines années en prenant A.I. sortir du nuage et prendre toute la puissance de l’apprentissage automatique hors ligne.
CoreML, un nouveau framework inclus dans la mise à jour logicielle iOS 11 publiée en septembre, permet aux développeurs d'accéder au processeur en ligne pour les fonctions d'apprentissage automatique, au lieu de renvoyer les données à un serveur quelque part pour les analyser. Cela permet aux applications de fournir des réponses en un instant, selon l’un des premiers développeurs à tirer parti des offres d’Apple.
“Hors ligne A.I. Je pense que ce sera le nouveau mot à la mode pour la prochaine décennie », a déclaré Borui Wang, PDG de Polarr et développeur de l'application Album Plus, à Inverse. "Ce sera presque de la même importance que le" cloud computing "."
Album Plus est une application gratuite pour iPhone qui utilise la fonctionnalité CoreML pour trier et éditer intelligemment les photos d’un utilisateur.
Des entreprises telles que Google et Amazon ont opté pour une approche essentiellement basée sur le cloud de leurs offres en intelligence artificielle. L’idée est que les appareils envoient des données à un serveur à des fins d’analyse, en fournissant des suggestions sur la manière de répondre à un courrier électronique ou la météo à l’extérieur. Apple, avec un logiciel conçu pour tirer parti de ses processeurs mobiles haut de gamme, souhaite résoudre ces problèmes sans transmettre de données sur Internet.
«C’est une proposition très différente de celle de toutes les autres sociétés et je pense que les gens devraient en être conscients», déclare Wang.
CoreML, présenté cette année lors de la conférence annuelle des développeurs de la société en juin, s’appuie sur les outils graphiques Metal d’Apple et s’applique à un plus grand nombre de tâches. Apple utilise les processeurs graphiques de l'iPhone 6 et supérieur pour fournir ces outils d'apprentissage automatique. Ce n’est pas la première société à utiliser les puces de cette façon: Nvidia a commencé à développer des ordinateurs pour voitures autonomes construits sur son expérience dans ce domaine.
«CoreML permet aux développeurs d’intégrer des technologies d’apprentissage automatique à leurs applications, avec tous les traitements effectués directement sur l’appareil, afin de respecter les données et la confidentialité de nos clients», a déclaré le PDG Tim Cook aux investisseurs lors de l’appel aux bénéfices de la société en août.
Les résultats sont impressionnants. Les tests Inception V3 montrent que l'iPhone 7 sous CoreML reconnaît six fois plus d'images par minute que le Google Pixel et le Samsung Galaxy S8. Avec l'iPhone 8 et l'iPhone X, CoreML devrait fonctionner encore plus vite grâce à la puce A11 Bionic spécialement conçue pour les tâches d'apprentissage automatique.
Un certain nombre de développeurs utilisent déjà CoreML dans leurs applications. Pinterest l'utilise pour effectuer une recherche visuelle, tandis que PadMapper analyse des photos pour aider les utilisateurs à louer leur maison.VisualDX peut aider les médecins en utilisant l'appareil photo pour identifier les problèmes de peau.
Album Plus a pour but d’organiser la collection de photos d’un utilisateur. Il peut automatiquement améliorer et éditer des photos, identifier des personnes, catégoriser des reçus, classer des photos similaires en fonction de leur esthétique et plus encore. Tout cela se fait hors connexion, en utilisant les outils d’Apple pour s’assurer que les données ne quittent pas l’appareil.
Polarr croit déconnecté A.I. va être une grande partie des années à venir:
Personne ne souhaite télécharger ses photos sur un serveur susceptible de révéler ses comportements à des sociétés de publicité, mais la plupart des gens ont toujours besoin des services informatiques fournis par le cloud, tels que la classification des images et les catégorisations de recherche. La solution? Déplacez le A.I. services hors ligne aux utilisateurs.
L’approche d’Apple présente un avantage pour les développeurs comme Wang, qui n’a à craindre que quelques modèles de téléphones pour toucher environ 15% de l’ensemble des utilisateurs de smartphones. Android, où les développeurs ont bien plus de composants et de configurations à prendre en compte, complique la tâche de garantir une expérience fluide pour A.I. hors ligne. applications.
«En tant que développeur, il est très difficile de comprendre comment appliquer votre modèle à 1 000 téléphones», a déclaré Wang.
Les solutions hors ligne signifient également que les utilisateurs n’auront pas besoin d’une connexion Internet pour obtenir des réponses intelligentes aux requêtes et que les développeurs n’auront pas besoin de maintenir un serveur pour fournir des réponses. C’est le début, mais CoreML pouvait montrer une voie différente dans la recherche d’appareils plus intelligents.
«Je crois vraiment en cela», dit Wang. “Hors ligne A.I. sera certainement la prochaine étape dans le développement mobile."
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