WWDC24 之 Create ML 的新功能
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在最近的 WWDC 2024 大会上,Apple 推出了 Create ML 的一系列新功能,使得机器学习在 Apple 平台上的应用更加便捷和强大。
Create ML 生态系统概览
Create ML 由三个主要部分组成:Create ML 应用程序、Create ML 框架和底层组件。无论是初学者还是资深开发者,都可以使用这些工具来创建和部署定制的机器学习模型。
- Create ML 应用程序:通过简单的点击操作就可以开始训练模型,适合快速上手和测试。
- Create ML 框架:提供更高级的功能,适合需要自动化模型创建或构建设备上个性化体验的开发者。
- 底层组件:利用系统域框架(如 Vision、Natural Language、Sound Analysis)来定制模型以适应特定的使用场景。
Create ML 应用程序的新功能
今年的更新为 Create ML 应用程序带来了多项改进,尤其是在数据可视化和调试方面。通过新的数据源探索选项,用户可以深入了解和验证自己的数据注释,以确保模型的行为符合预期。
示例:早餐物品检测
假设你正在开发一个应用,用于检测常见的早餐物品(如咖啡杯)。在测试过程中,你发现模型同时检测到了咖啡表面和咖啡杯,这表明你的数据注释存在问题。通过新的可视化工具,你可以轻松定位和修正这些注释问题。
空间计算的新特性:对象跟踪(Object tracking)
为满足 Apple Vision Pro 空间计算体验的需求,引入了对象跟踪功能。用户只需提供一个 3D 资产,Create ML 应用程序会自动生成所有的训练数据,简化了训练过程。这个功能在增强现实应用中尤其有用,例如跟踪真实世界中的物体并进行增强显示。
![Object tracking](https://raw.githubusercontent.com/lijianfeigeek/PictureBed/main/uPic/d64f23805984aa9cf35bf754626d1762.png)
时间序列分析
时间序列数据在许多领域都有应用,包括但不限于加速度计数据、GPS 数据和销售数据。今年,引入了更强大的时间序列分类器和预测模型。
时间序列分类
这个功能可以回答“这些数据代表什么?”的问题。例如,通过 Apple Watch 的加速度计数据来分类手势(如捏、拍、握拳)。
时间序列预测
时间序列预测模型能够根据历史数据预测未来的数值,这对于许多应用场景(如销售预测)非常有用。开发者可以利用新的 DateFeatureExtractor 组件,从日期中提取特征(如周几、月份),以发现数据中的特定趋势。预测股票?哈哈哈
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示例:食品卡车销售预测
以食品卡车销售数据为例,展示了如何使用 Create ML 进行销售预测。通过对交易数据进行预处理(按日期分组并汇总数量),并使用新的时间序列预测模型,开发者可以预测未来几天的销售情况,帮助卡车准备足够的原料。
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最后
Create ML 的这些新功能,使得机器学习模型的定制和应用变得更加简单和高效。无论是图像分类、对象检测还是时间序列分析,Create ML 都能为开发者提供强大的工具支持。