Apple 的 Create ML 對企業的重要性

Apple 嘗試將一些本來開發人員得自行解決的艱難機器學習任務包裝起來，推出 Create ML，讓企業用戶開發機器學習應用程式更快更容易，而且耗費成本更低。

Create ML 是什麼

開發人員可用 Swift 等熟悉的工具，在 Mac 上建立機器學習模型，然後針對這些模型進行訓練，目前主要著重於處理視覺及自然語言資料，比如說瞭解文意、圖像識別，或數值關係搜索。開發人員在 Mac 上構建機器學習模型，然後利用 Swift 部署於 Apple 平台上。這表示，開發人員可立即建構出自然語言及圖像分類模型，毋須從頭開始。利用 Create ML 構建模型，可以完全不用借助 IBM Watson 或 TensorFlow 等第三方的人工智慧（AI）訓練系統。

Create ML 為企業帶來的好處

機器學習是 AI 技術的重點，而不斷的訓練是機器學習的必要條件。無論是哪一種 AI 模型的訓練，都相當曠日費時。而 Apple 發表的 Create ML 最吸引人的一點，就是它能大幅縮短訓練機器學習模型的時間。以 Memrise 應用為例，以往需耗時 24 小時訓練影像處理模型，透過 Create ML，只要 18 分鐘就能完成訓練。

同時，Apple 亦推出 Core ML。這兩者之間的區別在於，Create ML 可供開發人員在 Apple 平台上迅速創建 AI 模型，而 Core ML 可導入非 Apple 系統上所開發的模型（如 TensorFlow 模型）。

簡單即複雜

Apple 將建立 AI 模型的程序變得平易近人，讓開發人員在熟悉的 Apple 開發環境如 Xcode、Swift 中建立模型，甚至還可利用 Swift script 自動建立和訓練新模型。它的另一項重要優勢是容易部署。只要將可運作的 ML 模型拖放至程式碼之中，即可迅速整合入 app。

企業開發人員受惠

雖然厲害的 AI 開發人員有如鳳毛麟角，但對於野心勃勃的企業而言，並不會因為人才短缺而放棄使用 AI 技術。Apple 推出的 Create ML 使人工智慧開發更簡易，開發人員可快速地在其開發的應用程式中建立及部署人工智慧，以便企業用戶在自家的 app 中納入機器學習。

降低開發成本

儘管目前消費者面對的人工智慧技術多與購物有關，但負責開發內部合作、客戶支援或企業管理等 app 的團隊現在亦倚賴全新機器學習模型的快速部署。這樣的趨勢有助於開發成本下降，在各領域實驗出更多 ML 技術的用途，釋放 AI 創新潛力。