<a href="https://developer.apple.com/documentation/coreml#topics">https://developer.apple.com/documentation/coreml#topics</a>
是的，iphone上将會出現大批的app在用戶端本地跑機器學習、深度學習的model。其實prisma, dji-go内部都有一些機器學習引擎,内置一些神經網絡模型。隻是現在，蘋果粑粑也要來參賽了。
蘋果說core ml 支援很多種模型，神經網絡、內建學習、svm、廣義線性模型。蘋果自己也提供了四個模型，都是經典， googlenet是ilsvrc 2014的冠軍，22 層卷積神經網絡構成的模型，google出品。cnn 架構——殘差網絡，微軟出品，imagenet 競賽時達到了 3.57% 的誤差率。vgg network，牛津大學出品，ilsvr（imagenet）2014的冠軍。
雖然vgg16模型的500多m大小對移動開發看起來很吓人，可以用googlenet嘛。以後用戶端跑本地模型，大勢所趨...想象空間好大。
不過，第三方支援有限：
modeltype
supported models
supported tools
neural networks
feedforward, convolutional, recurrent
caffe keras 1.2.2
tree ensembles
random forests,boosted trees, decision trees
scikit-learn 0.18 xgboost 0.6
support vector machines
scalar regression, multiclass classification
scikit-learn 0.18 libsvm 3.22
generalized linear models
linear regression, logistic regression
scikit-learn 0.18
feature engineering
sparse vectorization, dense vectorization, categorical processing
pipeline models
sequentially chained models
[如何在用戶端本地內建core ml model](
<a href="https://developer.apple.com/documentation/coreml/integrating_a_core_ml_model_into_your_app)">https://developer.apple.com/documentation/coreml/integrating_a_core_ml_model_into_your_app)</a>
蘋果提供了一個小demo，run起來看比較簡單啦, 加載本地的model,隻有3個feature，來預測火星探測器的價格。feature很少，模型也是邏輯回歸，記憶體和cpu都沒啥壓力。
run完的互動ui，選完特征，輸出價格：
重點關注代碼：
vision 看起來更6了。看看它的api。
<a href="https://developer.apple.com/documentation/vision">https://developer.apple.com/documentation/vision</a>
圖像識别、跟蹤 (想想另一個剛出來的 arkit中的跟蹤是傳感器跟蹤,陀螺儀啦，陀螺儀跟蹤消耗小容易跟丢，圖像跟蹤性能有挑戰但更準)；用于機器學習的圖像特征提取、分類；文本識别；二維碼檢測和識别都來了。。。
core ml 号稱特為移動裝置做過性能優化。周末有空拿複雜的幾個model和vision玩玩. 未完待續.....