macOS Mojave, tecnologie di machine learning più sofisticate

Tra le novità “sotto il cofano” di macOS Mojave, invisibili per l’utente, vi sono Core ML 2 e Create ML, funzionalità che permettono agli sviluppatori di sfruttare capacità di machine learning on-device per creare app in grado di prevedere, imparare e diventare via via più “intelligenti”

Tra le novità “sotto il cofano” di macOS Mojave, invisibili per l’utente, vi sono Core ML 2 e Create ML, funzionalità che permettono agli sviluppatori di sfruttare capacità di machine learning on-device per creare app in grado di prevedere, imparare e diventare via via più “intelligenti”.

Apple – spiega il sito iMore – continua a concentrarsi su framework che è possibile sfruttare direttamente dai dispositivi e lavorare su nuovi modelli predittivi. Le ultime tecnologie integrate nei suoi sistemi promettono un incremento in termini di produttività e performance. Per quanto riguarda macOS Mojave, i nuovi strumenti di riferimento sono Core ML 2 e Create ML. Di seguito i dettagli delle due tecnologie.

Riassunto Articolo

Core ML 2

Core ML è il framework di Apple che, come accennato, offre agli sviluppatori capacità di machine learning ad alte prestazioni on-device. La nuova release integra varie migliorie e supporta 30 diversi layer, così come modelli di apprendimento automatico standard quali SVM (Support Vector Machines), l’apprendimento ensemble e modelli lineari generalizzati. Apple spiega che le app sviluppate usando i modelli Core ML su macOS e iOS continueranno a offrire performance eccellenti senza bisogno di collegarsi a server dedicati e inviare dati all’infuori del dispositivo.

Sfruttando l’ultima versione della tecnologia Metal, con il training di un modello Core ML è possibile ottenere un incremento in termini di performance fino a 20x nell’apprendimento con librerie di terze parti quali Turi, TensorFlow e Watson Services, grazie alla possibilità di delegare funzionalità alla GPU. Anche le funzionalità di elaborazione on-device sono state ammodernate, con migliorie fino al 30% grazie all’implementazione di Apple delle previsioni in batch (“batch predictions”), utile quando si desidera generare previsioni per un insieme di osservazioni in una volta sola e si vuole intervenire successivamente su una determinata percentuale o su un determinato numero di osservazioni. Gli sviluppatori saranno in alcuni casi in grado di ridurre la dimensione dei loro modelli fino al 75%.

Core ML 2

Create ML

Create ML è uno strumento pensato per aiutare gli sviluppatori non esperti con le funzionalità di apprendimento automatico e nei test dei modelli di machine learning da sfruttare nelle applicazioni. Sfruttando Core ML, gli sviluppatori possono addestrare i modelli a riconoscere immagini, analizzare il significato di un testo, individuare relazioni tra valoro numerici. È possibile usare “data set” comuni o sfruttare i propri. Dopo che gli sviluppatori hanno testato i loro modelli Create ML e sono soddisfatti delle performance, il lavoro con Create ML può essere integrato nelle loro app usando Core ML.

Cosa più importante, oltre alla facilità di uso per sviluppatori non esperti, di particolare importanza è la possibilità di creare modelli Core ML sul Mac. Sfruttando la potenza di Metal e modelli che sfruttano la GPU, gli sviluppatori possono ottenere risultati veramente notevoli nel training dei modelli con Create ML. I modelli possono essere addestrati anche con Playground di Xcode. Stando a quanto riportato nella documentazione di Apple, la classificazione di immagini e modelli per l’elaborazione del linguaggio naturale creati con Create ML richiedono meno tempo per l’apprendimento e finiscono per essere più piccoli come dimensioni.

Craig Federighi, Senior Vice President Software Engineering di Apple, ha citato l’esempio di Memrise, uno sviluppatore che ha sfrutta la fotocamera di un dispositivo per identificare oggetti pronunciando il loro nome in varie lingue. All’azienda è bastato sfruttatore un modello addestrato per sole 24 ore usando 20.000 immagini di riferimento. Sfruttando Create ML, Memrise è stato in grado di ridurre il tempo precedente a 48 minuti su un MacBook Pro e a 18 minuti con un iMac Pro. Grazie al lavoro fatto con Core ML 2 e Create ML, lo sviluppatore è stato in grado di ridurre la dimensione del suo modello da 90MB a 3MB.

Con queste nuove tecnologie, gli sviluppatori possono sfruttare potenti capacità di apprendimento automatico, semplificando la creazione di app in grado di prevedere, imparare e diventare via via più “intelligenti”. I framework di Apple eseguono tutte le operazioni in locale sul dispositivo, sfruttando la perfetta integrazione di hardware e software per offrire prestazioni al top e tutelare al contempo la privacy degli utenti.

Se volete conoscere tutto su macOS 10.4 Mojave vi rimandiamo a questo articolo di approfondimento. Per tutte le notizie incluse le applicazioni aggiornate appositamente, le novità e i tutorial per il sistema operativo visitate la pagina macOS Mojave di macitynet. I tutorial per Mac sono tutti raccolti in questa pagina del nostro sito.

– Click qui per l’articolo originale con commenti >> macOS Mojave, tecnologie di machine learning più sofisticate

macOS Mojave, tecnologie di machine learning più sofisticate
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macOS Mojave, tecnologie di machine learning più sofisticate ultima modifica: 2018-09-25T08:51:06+00:00 da Antonio Pechiar