3000字编程风格指南

其优势是，Core ML通过利用CPU，GPU和神经引擎来优化设备上的性能，同时最大程度地减少其内存占用空间和功耗，严格在用户设备上运行模型将消除对网络连接的任何需求，这有助于保持用户数据的私密性和应用程序的响应速度。

Core ML 还是一些其他苹果框架和功能的基础。CoreML是视觉处理，自然语言，speech转换音频文本，以及音频识别的核心模型，Core ML 本身构建于低层面的原语之上，比如 Accelerate and BNNS 和 Metal Performance Shaders。


 

今年苹果WWDC全球开发者大会上为我们带来了软硬件的更新。其中，苹果Core ML框架也带来了三项更新：更多的层类型，对模型加密的更多支持，以及在CloudKit上托管模型更新能力。

移动端机器学习不再是2020年热门新事物，将应用程序智能化早已成为行业的标准做法。

去年，苹果公司对Core ML进行了重大更新。今年的更新要简单得多：更多的层类型，对模型加密的更多支持，以及在CloudKit上托管模型更新能力。

CoreML是一个Apple框架，用于将机器学习模型集成到应用程序中。


 

4. 所需的行业标准

Seldon公司工程总监Alejandro Saucedo认为，先进人工智能和分析技术的实施正在对社会产生巨大影响。

但是Saucedo指出，如果实施不当，人工智能会给组织带来不良后果，尤其是在涉及到网络安全、隐私和信任受损的情况下。

他建议说，“为了最佳地实施人工智能，并确保它为我们的经济和社会带来净收益，我们需要制定行业特定的标准以及适合目的的监管框架。透明和可执行的框架是关键，我们需要保证技术和非技术方面的有关专家不断参与开发和更新它们。”

他指出，人工智能无法预测未来，例如，即使是最先进的人工智能技术也无法预测疫情的发生或其对世界的影响。但当今的人工智能模型将能够利用这段时间的数据，其中包括疫情所产生的影响，为未来的预测提供信息。

5. 图形数据库

图形数据库提供商Neo4j公司分析和人工智能程序经理Amy Hodler说：“分析的逻辑扩展是使用所有数据中保存的关系和网络结构，这些关系和网络结构被证明具有极强的预测性。这将改变分析和人工智能，因为基于连接性的学习是解决复杂问题的必要条件，包括关于系统动力学和群体行为的问题，而这些问题的数据量较少。

企业可以利用图形数据库中的关联数据洞察，从而提高效率和灵活性，否则就无法使用关系数据库。因为建立图形数据库是为了保存和计算关系，所以它可以进行有价值的、通常是细微差别的预测，例如查明表明欺诈的交互作用，识别相似的实体或个人，找到患者或客户旅程中最具影响力的因素，甚至可以改善IT运营。”

她继续说：“当数据科学家使用图形算法通过数据模式理解复杂系统的自然状态并提高预测精度时，就会获得力量。当人工智能自动将预测数据转换为更灵活的自动结构时，它将提供更灵活的预测结构。”

6. 实践中的人工智能和高级分析：保险行业

人寿保险行业只是可以使用人工智能和先进分析技术进行转型的众多行业之一。慕尼黑再自动化解决方案欧洲、中东和非洲地区执行副总裁Paul Donnelly解释了人工智能和高级分析在人寿保险行业中的应用。

他说：“保险行业采用大量人工流程和后台程序步骤，这导致客户体验不良。虽然无论如何我们都不希望购买人寿保险，但复杂的流程肯定无助于吸引现代数字用户。这就是人工智能和数据分析技术的用武之地。由于许多原因，这些先进技术优化了最终客户的旅程。例如，利用人工智能技术意味着我们可以不必无休止询问客户重复的个人问题，而是通过与他们相关的问题进行引导。因为在这样一个世界里，人们只需点击几下鼠标，就可以轻松地在几分钟内购买到想要的大多数产品，而漫长的人寿保险流程根本就没有吸引力。

此外，高级分析使保险公司可以利用大量申请者数据，并将其转化为可行的见解。这些见解使保险公司可以实时修改承保规则，从而产生可以设计、改进和简化面试流程的技术，从而为客户带来便利，并缩短承保客户的时间。”

（编辑：鞍山站长网）

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