Apple के CoreML उपकरण लाओ A.I. ऑफलाइन, फ़ोनों के भविष्य को आकार देना

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Anonim

IPhone X के नए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल अगले 10 वर्षों में ए.आई. बादल से बाहर और ऑफ़लाइन सीखने की मशीन की पूरी शक्ति ले रहा है।

सितंबर में जारी iOS 11 सॉफ्टवेयर अपडेट में शामिल एक नया ढांचा CoreML, डेवलपर्स को मशीन लर्निंग फ़ंक्शन के लिए ऑन-फोन प्रोसेसर का उपयोग करने देता है, बजाय डेटा को विश्लेषण के लिए कहीं सर्वर पर वापस भेजने के लिए। यह ऐप्पल के प्रसाद का लाभ उठाने के लिए पहले डेवलपर्स में से एक के अनुसार ऐप्स को एक पल में उत्तर प्रदान करने देता है।

“ऑफ़लाइन ए.आई. मुझे लगता है कि अगले दशक के लिए नया बज़वर्ड बनने जा रहा है, ”बोरु वांग, पोलर के सीईओ और ऐप एल्बम प्लस के डेवलपर, बताते हैं श्लोक में । "यह 'क्लाउड कंप्यूटिंग' के समान महत्व पर होगा।"

एल्बम प्लस iPhones के लिए एक मुफ्त ऐप है जो उपयोगकर्ता की फ़ोटो को समझदारी से छाँटने और संपादित करने के लिए CoreML कार्यक्षमता का उपयोग करता है।

Google और अमेज़ॅन जैसी कंपनियां अपने कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रसाद के लिए बड़े पैमाने पर क्लाउड-आधारित दृष्टिकोण के लिए गई हैं। विचार यह है कि उपकरण डेटा को विश्लेषण के लिए कहीं सर्वर पर भेज देंगे, सुझाव प्रदान करेंगे कि ईमेल का जवाब कैसे दिया जाए या बाहर का मौसम कैसा हो। Apple, अपने उच्च-अंत मोबाइल प्रोसेसर का लाभ उठाने के लिए डिज़ाइन किए गए सॉफ़्टवेयर के साथ, उन चीजों को इंटरनेट पर डेटा संचारित किए बिना काम करना चाहता है।

"वैंग कहते हैं," मुझे लगता है कि सभी अन्य कंपनियों से एक बहुत अलग प्रस्ताव है, और मुझे लगता है कि लोगों को इसके बारे में पता होना चाहिए।

CoreML, इस वर्ष कंपनी के वार्षिक जून डेवलपर सम्मेलन में पेश किया गया है, जो Apple के मेटल ग्राफिक्स टूल्स पर आधारित है और इसे व्यापक श्रेणी के कार्यों में लागू करता है। Apple इन मशीन लर्निंग टूल प्रदान करने के लिए iPhone 6 और इसके बाद के संस्करण में ग्राफिक्स प्रोसेसर का उपयोग कर रहा है। इस तरह से चिप्स को फिर से तैयार करने वाली यह पहली कंपनी नहीं है: एनवीडिया ने इस क्षेत्र में अपने अनुभव पर निर्मित स्वायत्त कारों के लिए कंप्यूटर विकसित करना शुरू कर दिया है।

सीईओ टिम कुक ने अगस्त में कंपनी के कमाई कॉल के दौरान निवेशकों को बताया, "CoreML डेवलपर्स को अपने ऐप में मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजी को शामिल करने की अनुमति देता है, ताकि डिवाइस पर सही प्रोसेसिंग हो सके, इसलिए यह हमारे ग्राहकों के डेटा और गोपनीयता का सम्मान करता है।"

परिणाम प्रभावशाली हैं। इंसेप्शन V3 के बेंचमार्क बताते हैं कि iPhone 7 को CoreML पर चलता है, जो Google Pixel और Samsung Galaxy S8 की तुलना में प्रति मिनट छह गुना अधिक छवियों को पहचानता है। IPhone 8 और iPhone X के साथ, कोरएमएल को ए 11 बायोनिक चिप के कारण और भी तेजी से चलना चाहिए जो विशेष रूप से मशीन सीखने के कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है।

कई डेवलपर्स पहले से ही अपने ऐप्स में काम करने के लिए CoreML लगा रहे हैं। Pinterest इसका उपयोग दृश्य खोज प्रदान करने के लिए कर रहा है, जबकि PadMapper उपयोगकर्ताओं को उनके घर को किराए पर लेने में मदद करने के लिए फ़ोटो का विश्लेषण कर रहा है। VisualDX त्वचा की स्थिति की पहचान करने के लिए कैमरे का उपयोग करके डॉक्टरों की सहायता कर सकता है।

एल्बम प्लस का उद्देश्य उपयोगकर्ता के फ़ोटो के संग्रह को व्यवस्थित करना है। यह फ़ोटो को स्वचालित रूप से बढ़ा और संपादित कर सकता है, लोगों की पहचान कर सकता है, प्राप्तियों को वर्गीकृत कर सकता है, सौंदर्यशास्त्र के आधार पर समान फ़ोटो को रैंक कर सकता है, और बहुत कुछ। यह सुनिश्चित करने के लिए कि डेटा को छोड़ने के लिए Apple के टूल का उपयोग करते हुए, यह सब ऑफ़लाइन हो गया है।

पोलर का मानना ​​है कि ऑफ़लाइन ए.आई. आने वाले वर्षों का एक बड़ा हिस्सा बनने जा रहा है:

कोई भी अपनी तस्वीरों को एक सर्वर पर अपलोड नहीं करना चाहता है जो विज्ञापन कंपनियों को अपने व्यवहार पैटर्न को लीक कर सकता है, लेकिन ज्यादातर लोगों को अभी भी क्लाउड द्वारा प्रदान की जाने वाली कंप्यूटिंग सेवाओं की आवश्यकता है, जैसे कि छवि वर्गीकरण और खोज वर्गीकरण। समाधान? ए.आई. उपयोगकर्ता उपकरणों के लिए ऑफ़लाइन सेवाएं।

ऐप्पल के दृष्टिकोण में वांग जैसे डेवलपर्स के लिए एक फायदा है, जिनके पास केवल कुछ मॉडल के फोन हैं जो वैश्विक स्मार्टफोन उपयोगकर्ताओं के लगभग 15 प्रतिशत दर्शकों तक पहुंचने के बारे में चिंता करते हैं। एंड्रॉइड, जहां डेवलपर्स के पास चिंता करने के लिए अधिक घटक और सेटअप हैं, यह ऑफ़लाइन ए.आई. क्षुधा।

"एक डेवलपर के रूप में, यह गधा में दर्द है यह पता लगाने के लिए कि आपके मॉडल को 1,000 फोन पर कैसे लागू किया जाए," वांग कहते हैं।

ऑफ़लाइन समाधान का यह भी अर्थ है कि उपयोगकर्ताओं को प्रश्नों के लिए स्मार्ट प्रतिक्रियाएं प्राप्त करने के लिए इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता नहीं है, और उत्तर देने के लिए डेवलपर्स को सर्वर बनाए रखने की आवश्यकता नहीं है। यह शुरुआती दिन है, लेकिन CoreML ड्राइव में अधिक बुद्धिमान उपकरणों के लिए एक अलग रास्ता दिखा सकता है।

"मैं वास्तव में इस पर विश्वास करता हूं," वांग कहते हैं। “ऑफ़लाइन ए.आई. निश्चित रूप से मोबाइल विकास में अगली बड़ी बात होगी।

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