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Core ML, gli sviluppatori all’opera per sfruttare il framework di apprendimento automatico di Apple

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Core ML è un nuovo framework annunciato da Apple nel corso dell’ultima Worldwide Developers Conference WWDC17. Si tratta di un framework per il machine learning (apprendimento automatico) che sarà utilizzato dalle app Apple come fotocamera, Siri e QuickType ma è utilizzabile anche dagli sviluppatori di terze parti. Per Apprendimento Automatico si intende un insieme di tecnologie attraverso le quali un agente “intelligente” migliora nel tempo le sue prestazioni nell’effettuare un compito, sulla base di “esperienze”.

Core ML consente di integrare vari meccanismi di machine learning nelle app. Supporta oltre 30 tipi di “livelli”, metodologie di apprendimento quali le macchine a vettori di supporto (SVM, dall’inglese Support Vector Machines) o l’apprendimento ensemble, una serie di metodi d’insieme che usano modelli multipli per ottenere una migliore prestazione predittiva. La tecnologia Core ML è sfruttabile da applicazioni che si occupano di visione (individuare testi, volti, punti chiave, codici a barre, tracciare oggetti, ecc.) e per identificare in profondità testi tenendo conto di lemmi, token, parti di parlato, entità.

CoreML

Qualche sviluppatore si è già messo all’opera e i primi risultati sono già incoraggianti. È possibile creare applicazione che sfruttano i modelli Core ML o sfruttare il Core ML Tool per convertire modelli in formato Corel ML. Il modello “ResNet50” consente ad esempio di individuare oggetti all’interno di una immagine, individuando elementi tra 1.000 categorie quali alberi, animali, cibo, auto, persone e altro ancora.

Nel filmato che alleghiamo in calce in questo articolo, è possibile vedere all’opera uno di questi modelli. Non sempre gli oggetti sono individuati con precisione ma il risultato è impressionante (un vecchio Mac Pro è scambiato per una stufa… ma tutto sommato non ha sbagliato di molto e scommettiamo che anche un essere umano non avvezzo alle tecnologie avrebbe commesso lo stesso errore). Tecnologie di analisi e riconoscimento degli oggetti, miglioreranno con il passare del tempo: tocca alla fantasia degli sviluppatori immaginare future possibili app da realizzare. Le possibilità sono ad ogni modo infinite…

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