随着机器学习技术的飞速发展，越来越多的公司开始将其应用于旗舰产品中，苹果公司也不例外。苹果公司在机器学习领域的投入和创新，使得对此类专业人才的需求达到了历史新高。本文将探讨苹果如何利用机器学习技术提升用户体验，并展示一些令人印象深刻的数据。
苹果一直是机器学习的积极倡导者，其产品中集成了如FaceID、增强现实、Animoji、健康传感器等功能。在观看苹果的发布会时，不禁对苹果开发的最新芯片技术感到惊叹，这些技术利用了机器学习算法的强大能力。
<a href="https://www.example.com/coreml-article">这篇文章</a>将指导如何在iPhone上使用苹果的CoreML构建第一个机器学习模型。
苹果的A12芯片由内部开发团队设计，与去年首次亮相的A11芯片相比，其神经引擎更为先进。A11芯片为iPhone X、8和8 Plus提供动力，因此可以想象A12芯片在机器学习社区引起了多大的轰动。
A12芯片采用了7纳米工艺，而A11芯片为10纳米，这解释了速度的显著提升。苹果在发布会上还特别提到了电池寿命。A12芯片拥有一个智能计算系统，能够自动识别哪些任务应该在芯片的主部分运行，哪些应该发送到GPU，哪些应该委托给神经引擎。
神经引擎的关键功能有两个：一是使用面部识别算法快速验证Face ID。这个算法使用神经网络映射特定的面部特征/点，并在数百万张图像上进行训练，以避免在实际产品中出错。苹果表示，算法将考虑眼镜和人们的发型等物理对象，今年的算法将更准确地做到这一点。二是用于Animoji的面部动作跟踪。与上述描述类似，算法映射特定的面部特征，并将它们实时转换为动物表情符号。
今年的引擎拥有八个核心，这使得芯片能够每秒执行5万亿次操作。去年的版本有两个核心，可以达到每秒600亿次操作。这是一个技术迅速发展的缩影。
神经引擎还能做更多的事情。它将帮助iPhone用户拍摄更好的照片。当按下快门按钮时，神经网络会识别镜头中的场景，并清晰地区分图像中的任何物体和背景。所以下次拍照时，记得神经网络必须非常快，才能在几毫秒内完成所有这些工作。
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苹果手表系列4给人的感觉更像是一个健康监测设备，比四年前首次亮相时更加明显。当然，所有的兴奋都围绕着手表的设计，以及它比去年的产品大35%。但让走出聚光灯，看看一个更有趣的功能——新的健康传感器。
手表配备了心电图（ECG）传感器。为什么这很重要？首先，它是第一个集成此功能的智能手表。但更重要的是，传感器不仅测量心率，还测量其节奏。这有助于监测任何不规则的节奏，手表会在任何潜在危险的情况下立即提醒。这些传感器已获得FDA和美国心脏协会的批准。
此外，系列4手表还集成了改进的加速度计和陀螺仪。这将帮助传感器检测佩戴者是否跌倒。一旦一个人跌倒并且60秒内没有移动的迹象，设备会同时向多达五个（预定义的）紧急联系人发送紧急呼叫。
相信现在一定猜到了所有这些更新背后的原因是什么？是的，就是机器学习。正如在本文中提到的，医疗保健领域非常适合采用机器学习。有数十亿个数据点在起作用，将ML与领域专业知识结合起来，就是找到宝藏的地方。很高兴看到像苹果这样的公司正在利用它，尽管是在他们自己的产品中。