Core ML چیست؟

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین روز به روز بیشتر وارد زندگی ما میشود. از درست کردن ویدیو تا نوشتن مقاله را میتواند انجام دهد. (یا کمک میکند که سریع تر و بهتر انجامش بدهیم.)

اما چطور میتوانیم تو این حوزه فعالیت کنیم؟ آیا حتما باید سراغ پایتون برویم؟ یا راه های دیگری هم وجود دارد؟

معرفی Core ML

اولین نسخه از Core ML در سال ۲۰۱۷ معرفی شد و برای توسعه‌ دهندگانی طراحی شده است که می‌خواهند هوش مصنوعی را به شکلی ساده و مؤثر به اپلیکیشن ‌های خود اضافه کنند.

Core ML ابزار ها و قابلیت‌ هایی ارائه می ‌دهد که باعث می‌ شود مدل ‌های یادگیری ماشین با عملکرد بالا، در دستگاه ‌های اپل به‌طور محلی اجرا شوند.

Core ML امکان اجرای وظایف مرتبط با هوش مصنوعی را دارد. مانند:

• تشخیص تصویر
• پردازش زبان طبیعی
• تحلیل متن
• شناسایی چهره
• تشخیص صدا

ویژگی های Core ML

حال میخواهیم به برخی ویژگی های مهم Core ML بپردازیم که اهمیت کار با آن را نشان میدهد.

1- سازگاری با مدل‌های مختلف

Core ML از مدل‌ هایی که با ابزارهایی مانند TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn، و XGBoost ساخته شده‌اند، پشتیبانی می‌کند. این مدل‌ ها را می‌توان با استفاده از ابزار Core ML Tools به فرمت .mlmodel تبدیل کرد.

2- عملکرد بالا

با استفاده از سخت‌افزار دستگاه، Core ML وظایف یادگیری ماشین را با سرعت و کارایی بالا انجام می‌ دهد. این چارچوب از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)، موتور عصبی اپل (Apple Neural Engine)، و CPU برای اجرای مدل‌ها استفاده می ‌کند.

3- حفظ حریم خصوصی

Core ML تمام پردازش‌ ها را بر روی دستگاه انجام می‌دهد، به این معنی که داده‌ها به سرورهای خارجی ارسال نمی‌ شوند. این ویژگی، امنیت و حریم خصوصی کاربران را تضمین می ‌کند.

4- پشتیبانی از مدل‌های سفارشی

Core ML به توسعه ‌دهندگان امکان می‌ دهد مدل‌ های سفارشی خود را به اپلیکیشن اضافه کنند و آنها را برای وظایف خاصی مانند پیش‌ بینی یا طبقه‌بندی داده ‌ها استفاده کنند.

مزایای استفاده از Core ML

اما چرا باید از Core ML استفاده کنیم؟ چه مزایایی داره که به ما کمک میکند بتوانیم اپ های بهتری را توسعه دهیم؟

1- سرعت پردازش بالا

Core ML با استفاده از سخت‌افزار دستگاه (مانند Apple Neural Engine) مدل ‌ها را سریع ‌تر اجرا می‌کند. این موضوع برای برنامه ‌هایی که نیاز به پاسخ ‌دهی سریع دارند (مانند اپلیکیشن‌های واقعیت افزوده یا بازی‌ ها) حیاتی است.

2- ادغام آسان با ابزارهای اپل

Core ML به راحتی با ابزار های دیگر اپل مانند Vision (برای پردازش تصویر) و Natural Language (برای پردازش زبان طبیعی) ادغام می‌شود.

3- عدم نیاز به اینترنت

Core ML برای پردازش نیازی به اتصال اینترنت ندارد. این ویژگی به خصوص در برنامه ‌هایی که نیاز به پردازش بلادرنگ دارند مفید است.

4- امنیت و حریم خصوصی

با پردازش داده‌ ها به صورت محلی (local) بر روی دستگاه، Core ML خطرات لو رفتن داده ها را کاهش می ‌دهد.

ابزار ها و کتابخانه‌ های مرتبط با Core ML

حال برای آشنایی بیشتر بهتر است با برخی از ابزار های مرتبط با Core ML آشنا شویم.

1- Core ML Tools

ابزار رسمی اپل برای تبدیل مدل ‌ها به فرمت Core ML است. این ابزار از زبان Python استفاده می‌کند و امکان تبدیل مدل ‌ها را فراهم می‌کند.

2- Create ML

Create ML یکی دیگر از ابزارهای اپل است که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد مدل‌های یادگیری ماشین را بدون نیاز به کدنویسی زیاد و به صورت گرافیکی آموزش دهند.

3- Vision

کتابخانه Vision برای پردازش تصویر و ویدیو طراحی شده و به راحتی با Core ML ادغام می‌شود. این کتابخانه برای وظایفی مانند تشخیص اشیا یا متن بسیار مفید است.

چالش‌ ها و محدودیت‌ ها

اما همیشه همه چیز بر وفق مراد نیست! و چالش ها و محدودیت هایی وجود دارد.

1- حجم مدل‌ها

برخی مدل‌های یادگیری ماشین حجم بالایی دارند و ممکن است باعث افزایش حجم اپلیکیشن شوند.

2- سازگاری با مدل‌های خارجی

همه مدل‌ها به راحتی قابل تبدیل به فرمت Core ML نیستند.

3- محدودیت سخت‌افزاری

دستگاه‌های قدیمی‌تر ممکن است عملکرد بهینه‌ای در اجرای مدل‌ها نداشته باشند.

نتیجه گیری

Core ML یک ابزار قدرتمند برای توسعه‌دهندگان اپلیکیشن‌های iOS است که به توسعه دهنگان این امکان راه می ‌دهد تا از قابلیت‌های پیشرفته یادگیری ماشین استفاده کنند.

با توجه به سرعت پردازش بالا، ادغام آسان و حفظ حریم خصوصی، Core ML به یکی از گزینه‌های محبوب برای ساخت اپلیکیشن‌های هوشمند تبدیل شده است.

اگر به دنبال توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی بر روی دستگاه ‌های اپل هستید، Core ML انتخابی مناسب برای شما خواهد بود.