Core ML – Apples Framework für maschinelles Lernen

Apple schafft Grundstein für Künstliche Intelligenz.

Auf der WWDC 2017 stellte Apple sein erstes Framework für maschinelles Lernen vor. Das sonst sehr auf Geheimhaltung bedachte Unternehmen macht hiermit den offiziellen Einstieg in künstliche Intelligenz (KI) für Apps und legt erste Forschungsergebnisse frei. Der Grundstein für Machine Learning ist gelegt – offlinefähig, ohne die Anbindung an externe Services.

Was bringt uns Core ML?

Core ML ist Bestandteil des Betriebssystems und alle Anfragen an das Machine Learning werden intern verarbeitet, nicht durch Aufruf externer APIs. Dadurch bleiben die Daten direkt auf dem Gerät und müssen nicht an Apple-Server oder eine Cloud geschickt werden. Das ist ein Vorteil, der vor allem in Deutschland geschätzt wird. Das Framework ist leichtgewichtig und optimiert, wodurch die Vorteile der KI nun direkt auf dem Gerät verwendet werden können,  wenn keine Internetverbindung besteht. Auch der Stromverbrauch wird durch die Optimierung der Frameworks für Endgeräte reduziert. Sie können nun Ihre Apps mit den Core ML-Modellen oder Core ML Tools erstellen und einfach in das Core ML-Format konvertieren.

Wo wird Core ML eingesetzt?

Das Thema der Gesichtserkennung und des Gesichts-Trackings  wird von Core ML  aufgegriffen und in eine App integriert macht es z. B. möglich, verschiedene Nutzerprofile anhand des Gesichtsausdrucks oder der Mimik zu erstellen. So kann eine Musik-App die Stimmung des Nutzer lesen, um ihm zu seiner momentanen Verfassung passende Tracks vorzuschlagen.

Core ML erkennt Objekte in der Umgebung und kann dadurch mit diesen interagieren. Einzelne Texte oder Barcodes können direkt erkannt und dadurch in die Zwischenablage gespeichert werden. Je nach Inhalt können dem Nutzer sogar passende Funktionalitäten automatisch vorgeschlagen werden.

Mehrere Bilder können zu einem Bild zusammengeführt werden. Das bringt eine wesentlich höhere Tiefe im Detail, was bedeutet, dass z. B. Einzelheiten in dichtem Nebel sichtbar gemacht werden. Es ist eine Sprachverarbeitung integriert, die die Sprache von Texten erkennen und diese sogar zusammenfassen kann. Ein Tool ist sogar fähig, Texte  zu vervollständigen und diese bestimmten Situationen anzupassen.

Ein integriertes GameplayKit bewertet gelernte Entscheidungsbäume. Durch dieses kann die künstliche Intelligenz gegenüber dem Spieler genau auf diesen ausgerichtete gewinnbringende Strategien anwenden.

Was bietet die zukünftige Entwicklung von KI für Apps?

Natürlich steht Apple hier noch mit Vielem am Anfang, ist aber dabei, nach und nach die fehlenden Tools des maschinellen Lernens zu integrieren, wie z. B. Dimensionsreduktion, Anomalie- und Neuheitserkennung, Datenkompression usw. Es bleibt spannend.

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