Apple Engine

Apple, iPhone, iOS, その周辺のことについて

iOS 10、tvOS 10 で機械学習

Siri の音声認識が2014年7月からニューラルネットワーク・システムに移行しており、 命令認識能力が飛躍的に向上しているというインタビューや、
iOS 10 では Siri が自ら学習する機械学習によって自然な発話が可能という記事があった。

Apple Pencil のパーム・リジェクションや macOS Sierra の写真の整理・分類する機能も機械学習が使われているといわれている。

 

OS の機能だけではなく、アプリ開発者でも一部使用することができるらしく、 iOS 9、tvOS 9 の Metal で導入された Metal Performance Shaders はCPU、GPU を効率よく使用し計算するフレームワークがそれだ、

Apple のサンプルファイルでは TensorFlow で学習したデータを使い画像から映っているものが何か識別を行う模様。

f:id:x67x6fx74x6f:20161011182559p:plain

学習データはあるものの Convolutional Neural Network を使用しているため iOS 側でも計算している。
今後、Metal をメインに使用した機械学習、深層学習とかもあり得るかもしれない。

ちなみに、Metal Performance Shaders は iOS_GPUFamily2_v2 以降と tvOS_GPUFamily1_v2 という動作環境。
Apple A8 以降のチップが必要なので注意。

 

また、サンプルでは静止画で行っているが、@shu22 氏によるとカメラを使用しリアルタイムで実行している。

https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/3180/0c788c23-4559-f966-281b-aa7f75442962.gif

https://github.com/shu223/iOS-10-Sampler/ から参照

 

参照元

developer.apple.com

github.com

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