Apple Hợp Tác Với IBM Phát Triển Machine Learning

20 Tháng Ba 20182:04 SA(Xem: 16920)
Apple Hợp Tác Với IBM Phát Triển Machine Learning
Apple Hợp Tác Với IBM Phát Triển Machine Learning

Trong nhiều năm, IBM luôn chia sẻ kinh nghiệp trong mảng doanh nghiệp cho Apple, còn Apple chia sẻ cảm hứng thiết kế với IBM. Khoảng giữa tháng 03/2018, hai công ty tuyên bố sẽ hợp tác để kết hợp máy học machine learning của IBM Watson với nền tảng Apple Core ML. Mối quan hệ sẽ giúp những ứng dụng doanh nghiệp chạy trên các thiết bị của Apple trở nên thông minh hơn.

 

Cách hoạt động của hệ thống mới là khách hàng có thể xây dựng một mô hình machine learning bằng cách sử dụng Watson, tận dụng ưu điểm của dữ liệu trong kho của doanh nghiệp để đào tạo mô hình. Chẳng hạn như, một công ty có thể giúp các kỹ thuật viên hướng camera iPhone vào một cỗ máy để xác định loại máy nhằm đặt hàng linh kiện một cách chính xác nhất. Bằng cách sử dụng khả năng nhận dạng hình ảnh của Watson, người dùng cũng có thể đào tạo mô hình để nhận ra tất cả các loại máy khác nhau.

 

Tiếp theo là chuyển đổi mô hình vào Core ML và tích hợp vào ứng dụng tùy chỉnh của doanh nghiệp. Apple đã ra mắt Core ML tại WWDC 2017, nhằm giúp các nhà phát triển dễ dàng chuyển đổi các mô hình machine learning từ các công cụ xây dựng mô hình phổ biến như TensorFlow, Caffe hoặc IBM Watson thành ứng dụng chạy trên các thiết bị iOS.

 

Sau khi đã tạo ra mô hình, các doanh nghiệp có thể chạy nó qua các công cụ chuyển đổi Core ML và đưa vào trong ứng dụng Apple. Mối hợp tác với IBM sẽ giúp công việc trở nên dễ dàng hơn bằng cách biến IBM Watson trở thành công cụ xây dựng mô hình chính. Nhờ vậy, 2 bên sẽ hỗ trợ nhau tạo các ứng dụng machine learning thông minh hơn.

 

Để quá trình dễ dàng hơn, IBM cũng ra mắt một công cụ điện toán đám mây để đơn giản hóa kết nối giữa quá trình xây dựng mô hình của Watson và quá trình đưa mô hình vào ứng dụng chạy trên các thiết bị Apple. Trong tương lai, ứng dụng cũng sẽ có thể chia sẻ dữ liệu với Watson và cải thiến thuật toán machine learning đang chạy trên thiết bị tốt hơn.

532Vote
41Vote
37Vote
26Vote
19Vote
3.755
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
30 Tháng Bảy 2019
Tính đến tháng 07/2019, nhiều nhà sản xuất smartphone muốn thoát khỏi thẻ SIM vật lý. Đây là một trong những phần khó khăn nhất khi thiết kế điện thoại vì chúng cần một loại khe hoặc ngăn kéo để đặt SIM vào, chiếm không gian và cũng là điểm dễ bị nước hoặc bụi bẩn xâm nhập.
30 Tháng Bảy 2019
Khoảng cuối tháng 07/2019, Bộ trưởng Ngân khố Australia cho rằng Google và Facebok cần có trách nhiệm và các hoạt động của họ cần minh bạch hơn. Không có lựa chọn nào khác ngoài việc đưa ra một chế độ pháp lý và lập pháp phù hợp hơn để bảo vệ quyền riêng tư của công chúng.
29 Tháng Bảy 2019
Từng là niềm tự hào của giới start-up Trung Quốc, khi mới IPO đã trở thành những chú kỳ lân, nhưng hiện nay các công ty lại gặp muôn vàn khó khăn khi tiếp tục phát triển trong một thị trường cạnh tranh đầy khốc liệt.
29 Tháng Bảy 2019
Khoảng cuối tháng 07/2019, Tổng thống Donald Trump cập nhật Twitter: “Nếu bất kỳ ai đánh thuế họ, đó nên là quê hương của họ, nước Mỹ. Chúng tôi sẽ sớm công bố hành động đáp lại sự dại dột của Macron. Tôi luôn nói rằng rượu Mỹ tốt hơn rượu Pháp nhiều”.
29 Tháng Bảy 2019
Startup, chính phủ và nhiều tổ chức đang chạy đua chống lại deepfake giữa nỗi lo ảnh và video làm giả sẽ bị lợi dụng để tạo ra mâu thuẫn trước cuộc bầu cử Tổng thống Mỹ 2020.
29 Tháng Bảy 2019
Dù việc xác thực dựa trên nhiều yếu tố, theo một số chuyên gia làm việc tại các công ty trí tuệ nhân tạo Trung Quốc, những hệ thống giám sát mới nhất có khả năng nhận diện khá chính xác. Quan điểm của họ được đưa ra dựa trên các nghiên cứu mới về kỹ thuật giám sát nằm ngoài hệ thống nhận diện gương mặt. Chúng bao gồm xác định gương mặt lộ một phần, dáng đi và các đặc điểm cơ thể khác biệt. Nhận diện gương mặt là công nghệ đang được trọng dụng nhưng cũng thu hút không ít ý kiến trái chiều. Hồi tháng 05/2019, thành phố Oakland của Mỹ cấm sử dụng phần mềm nhận diện gương mặt vì lo ngại nó cho kết quả sai.