<a href="https://developer.apple.com/documentation/coreml#topics">https://developer.apple.com/documentation/coreml#topics</a>
是的，iphone上将会出现大批的app在客户端本地跑机器学习、深度学习的model。其实prisma, dji-go内部都有一些机器学习引擎,内置一些神经网络模型。只是现在，苹果粑粑也要来参赛了。
苹果说core ml 支持很多种模型，神经网络、集成学习、svm、广义线性模型。苹果自己也提供了四个模型，都是经典， googlenet是ilsvrc 2014的冠军，22 层卷积神经网络构成的模型，google出品。cnn 架构——残差网络，微软出品，imagenet 竞赛时达到了 3.57% 的误差率。vgg network，牛津大学出品，ilsvr（imagenet）2014的冠军。
虽然vgg16模型的500多m大小对移动开发看起来很吓人，可以用googlenet嘛。以后客户端跑本地模型，大势所趋...想象空间好大。
不过，第三方支持有限：
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
[如何在客户端本地集成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>
苹果提供了一个小demo，run起来看比较简单啦, 加载本地的model,只有3个feature，来预测火星探测器的价格。feature很少，模型也是逻辑回归，内存和cpu都没啥压力。
run完的交互ui，选完特征，输出价格：
重点关注代码：
vision 看起来更6了。看看它的api。
<a href="https://developer.apple.com/documentation/vision">https://developer.apple.com/documentation/vision</a>
图像识别、跟踪 (想想另一个刚出来的 arkit中的跟踪是传感器跟踪,陀螺仪啦，陀螺仪跟踪消耗小容易跟丢，图像跟踪性能有挑战但更准)；用于机器学习的图像特征提取、分类；文本识别；二维码检测和识别都来了。。。
core ml 号称特为移动设备做过性能优化。周末有空拿复杂的几个model和vision玩玩. 未完待续.....