苹果联手IBM开发机器学习应用，助力企业轻松开发智能App

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关键信息：苹果和IBM宣布合作推出Watson Services for Core ML，该服务包含了苹果去年发布的开发者工具Core ML以及IBM的Watson数据分析服务，允许客户开发基于IBM Watson技术的机器学习工具，然后将这些资产应用于苹果移动设备上的应用程序，助力企业在苹果设备更好地运行智能应用。

苹果和IBM像是一对奇怪的CP，但这两家公司已经紧密合作了好几年。

在这对CP中，IBM擅长企业技术，苹果擅长设计。今天，他们宣布将IBM Watson机器学习技术与Apple Core ML结合起来，推出了Watson Services for Core ML服务，该服务允许客户开发基于IBM Watson技术的机器学习工具，然后将这些资产应用于苹果移动设备上的应用程序，助力企业在苹果设备更好地运行智能应用。

实际上，他们已经在iOS设备上构建了数百个企业应用程序。此次合作，使他们的友谊又向前迈进了一步。

Watson Services for Core ML包含了苹果去年发布的开发者工具Core ML以及IBM的Watson数据分析服务。Core ML能够帮助开发者打造基于机器学习的应用，这些应用能够在智能手机本地更高效的处理数据计算，而无需将数据传统到外部的数据中心中。这个工具与其他一些智能手机机器学习工具类似，例如谷歌的TensorFlow Lite。

| 关于Core ML

Core ML是2017年6月苹果在全球开发者大会上推出的机器学习框架，目的是让开发人员能够轻松地将机器学习模型从TensorFlow、Caffe或IBM Watson等流行的模型构建工具转移到能在iOS设备上运行的应用程序。

具体来讲，Watson Services for Core ML的工作方式是：用户使用Watson构建机器学习模型，利用企业存储库中的数据来训练模型。例如，机械公司可以帮助现场服务技术人员将他们的iPhone摄像头对准一台机器就可以识别出型号，以便订购正确的部件。

利用Watson的图像识别能力，用户可以训练一个模型来识别所有不同的机器。Watson的视觉识别提供了预先训练的机器学习模型，支持图像分析，以识别场景、物体、面孔、颜色、食物和其他内容。重要的是，图像分类器可以根据客户需求进行定制。

在上述过程中，设备无需将数据发送到IBM的云计算数据中心进行处理，而是让设备对数据进行本地处理，这样做的好处既提高了处理速度，也能够为使用者提供接近实时的数据处理结果。

在创建好模型之后，用户可以通过Core ML转换器工具运行它，并将其插入到Apple应用程序中。

IBM的总经理Mahmoud Naghshineh表示，苹果开发人员需要一种快速、轻松构建这些应用程序的方法，并利用它所提供的云。

为了使构建智能App更加简单，IBM还宣布了一个云控制台，以简化Watson模型构建过程与插入该模型的苹果设备上运行的应用程序之间的连接。

根据IBM的计划，将来这些应用程序可以与Watson共享数据，并改进机器学习算法，这是一种经典的设备--云伙伴关系。“这就是该组合的美妙之处”IBM合作与联盟总经理Naghshineh说，“当你运行应用程序时，它是实时的，你不需要连接到Watson；但是当你在设备上对不同的部分进行分类时，数据就会被收集起来，当你在较低的[带宽]交互的基础上连接到Watson时，你可以将其反馈到训练机器学习模型，使它变得更好。”

“这为最初的目标增加了一定程度的机器学习，并利用最新的技术推动它向前发展”Naghshineh说，“我们正透过机器学习，把这方面提升至另一个水平。我们正走在这条道路上，带来更好的加速能力，并提供更好的洞察力，使用户获得更好的体验。”

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