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使用 Apache MXNet 和 Apple Core ML 将机器学习引入 iOS 应用程序

作者:Sebastien Menant – Amazon Web Services 的解决方案架构师;Pracheer Gupta – 帕洛阿尔托的 AWS 深度学习团队的成员 / 原文链接 利用 Apple 在 WWDC 2017 上发布的 Core ML,iOS、macOS、watchOS 和 tvOS,开发人员现在可以轻松地将机器学习模型集成到其应用程序中。这使得开发人员只需编写几行代码即可为用户带来智能的新功能。利用 Core ML,移动开发人员能够更方便地使用机器学习。它可让您进行快速原型设计,并使用不同的传感器 (如摄像机、GPS 等) 来创建具有比以往更强大的功能的应用程序。 MXNet 社区的成员 (包括来自 Apple 和 Amazon Web Services (AWS) 的参与者) 已展开合作以生成用于将使用 MXNet 构建的机器学习模型转换为 Core ML 格式的工具。利用此工具,开发人员能够轻松构建面向 Apple 设备的由机器学习支持的应用程序。借助此转换工具,您现在将获得适用于支持深度学习的应用程序的快速管道。您可以从 AWS 云中使用 MXNet 的可扩展的高效分布式模型训练迁移到 Apple 设备上的快速运行时推理。 为了支持该转换工具的发布,我们已决定构建一个出色的 iOS […]

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