WWDC24：Apple プラットフォームでの機械学習の詳細 | NEWS | Mac OTAKARA
※本サイトは、アフィリエイト広告および広告による収益を得て運営しています。購入により売上の一部が本サイトに還元されることがあります。 Appleが、WWDC24において「Apple プラットフォームでの機械学習の詳細」を公開しています。 Appleのオンデバイス機械学習チームのAnil Katti氏は、AppleのOSやアプリケーションの多くの革新的な機能の根底には、高度な機械学習とAIモデルがあります。空間コンピューティングのためのジェスチャー認識、画像キャプチャのポートレートモード、健康のためのECGと心拍数のモニタリング。これらの機能はすべて機械学習とAIによって実現されており、これらの機能を支えるモデルはすべてデバイス上で動作すると説明しています。 今年のリリースでは「Apple Intelligence」がアプリやシステム全体の新機能をパワーアップさせ、エキサイティングな進化をも
機械学習ベンチマークアプリ「Geekbench ML v0.6 for iOS/Android (Preview)」がmacOSとWindows、Linuxに対応。iOS版はTensorFlow LiteからCore MLへ切り替え。
機械学習ベンチマークアプリ「Geekbench ML v0.6 for iOS/Android (Preview)」がmacOSとWindows、Linuxに対応しています。詳細は以下から。 MacやWindows, Linux, iOS, Androidに対応したベンチマークアプリ「Geekbench」シリーズを開発するカナダPrimate Labs Inc,は2021年05月、ここ数年でプロセッサにおける機械学習処理の性能がより重要になっているとして、機械学習処理専用のパフォーマンステストを行うベンチマークアプリ「Geekbench ML (Preview)」のiOS/Android版を公開しましたが、 現地時間2023年12月12日付で、このGeekbench MLをバージョン0.6 (Preview)へアップデートし、新たにmacOSやWindows、Linuxをサポートしたと発表
Primate Labs、MacやWindows, Linux, iOS, Androidのクロスプラットフォームに対応し、機械学習ワークロードを強化したベンチマークアプリ「Geekbench v6.0」をリリース。
Primate LabsがMacやWindows, Linux, iOS, Androidのクロスプラットフォームに対応し、機械学習ワークロードを強化したベンチマークアプリ「Geekbench v6.0」をリリースしています。詳細は以下から。 ベンチマークサイトGeekbench.comを運営しているカナダPrimate Labs Inc,は現地時間2023年02月14日、同社が開発＆販売しているMacやWindows, Linuxなどのデスクトップに加えiOS, Androidのモバイルデバイスのスコアも測定可能なクロスプラットフォーム対応のベンチマークアプリ「Geekbench」の最新バージョンとなる「Geekbench v6.0」を新たにリリースしたと発表しています。 To keep up with these advancements, we’ve released Geekben
iOS 13ではバッテリーの劣化を軽減するため機械学習を利用し、使い始める直前までバッテリー充電率を80%で保留するので注意を。
iOS 13ではバッテリーの劣化を軽減するため機械学習を利用し、使い始める直前までバッテリー充電率を80%で保留します。詳細は以下から。 Appleは2017年01月にリリースした「iOS 10.2.1」でユーザーに通知なく電源管理を導入し、劣化したバッテリーでパフォーマンスのピーク性能をダイナミックに変化させたことからユーザーの批判を浴び、「iOS 11.3」で電源管理機能を搭載するという声明に加えて2018年12月までの間バッテリー交換金額を5,600円減額しました。 Appleにとって、お客様の信頼ほど大切なものはありません。私たちはお客様から信頼を得て、それを保つための取り組みをこれからも絶えず続けていきます。お客様がAppleを信頼し、支えてくれるからこそ、Appleは自らが夢中になれる仕事ができるのです。私たちAppleがそのことを忘れたり、そのことを当たり前だと思うことは、決
Firebase ML Kitのテキスト認識×翻訳を使ってアプリを作ってみた | エンジニアブログ
こんにちは。graphy事業部の遠藤と申します。 Firebase ML Kitを検証するため、一部の機能を使って簡単にアプリを実装してみました。今回はその詳細について記載していきたいと思います。 Firebase ML Kitとは Firebase ML Kitを使うことで、機械学習の機能をアプリに実装することができます。主な機能としてはテキストの認識、顔検出、ランドマークの認識、バーコードのスキャン、画像のラベル付け、テキストの言語の識別など機能をライブラリを通して簡単に利用することができます。Firebase ML Kitはまだベータ版となっております。詳しくは公式ドキュメントを参照してください。 今回は、カメラで写真を撮って画像上の英語を日本語に翻訳できるiOSアプリを実装してみようと思います。 Firebase ML Kit導入 XcodeでiOSの新規プロジェクトを作成して、ア
iOSエンジニアとして入社した僕が AWS認定資格 11冠 になった話 | DevelopersIO
試験を受けるきっかけ 僕が入社した当初、資格取得を奨励していたこともあり、半ば強制でソリューションアーキテクト – アソシエイトの試験を受験させられました。今考えれば 完全にパワハラ ですよね。 それから2年後、iOS開発者として色々な案件に従事してきましたが、いろいろな領域の開発に興味が出てきたこともあって、サーバーレスアーキテクチャを採用した開発案件に飛び込みました。ちょうどその頃、 サーバーレス開発部 の立ち上げが重なり、 AWS の勉強を本格的に始めました。 SAP [期限: 2017-11-30] DOP [期限: 2017-11-30] Chatwork のタスクにこの２つが 部長 から追加されていたことは今でも忘れられません。 今考えれば 完全にパワハラ ですよね。ただ、労働基準局に駆け込むよりも「よし、やってやろう」という気持ちの方が大きかったです。取得した ソリューション
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