Nagkaroon na kami ng aming unang contact gamit ang bagong iPhone 11 at iPhone 11 Pro , at na-verify na namin kung paano nagsisimulang pumasok sa aming pang-araw-araw na buhay ang ilan sa mga abstract na konsepto na ipinaliwanag sa amin ng Apple sa keynote noong Setyembre 10 nang hindi namin namamalayan. Parang 'mga salita' Machine Learning Y Deep Fusion Ang mga ito ay mga konsepto na pagod na nating marinig sa mga araw na ito ngunit hindi pa rin natin lubos na naiintindihan dahil nanatili tayo sa ibabaw ng konsepto. Kung interesado ka sa paksang ito, sa post na ito ay susuriin namin ng kaunti pa ang tungkol dito.
Ano ang Machine Learning at bakit nag-innovate ang Apple gamit ang A13 Bionic chip
Kung mananatili tayo sa base ng salita, at ang pagsasalin lamang nito, masasabi natin iyan Machine Learning Ang (ML) ay machine learning lang, at sinasabi ko lang dahil maraming user ang nananatili sa layer na ito, isang bagay na madilim at ipinagbabawal na nakakabilib sa pamamagitan lamang ng pakikinig nito. Talaga, ang merito ay wala sa napakalaking kapasidad na mayroon ang ating mga iPhone ngayon upang magsagawa ng napakalaki at kumplikadong mga kalkulasyon sa mga panahong halos imposibleng kalkulahin. Ang tunay na merito ay nasa matalinong mga developer at sa kapasidad ng mga team na namamahala sa malaking halaga ng data na kinakailangan para gumana ang teknolohiyang ito, na malawak na gumagana sa katulad na paraan kung paano gumagana ang Big Data.
Sinumang mahusay na programmer ay sumusubok na turuan ang makina upang sa isang pinakamainam na paraan ay palaging malulutas nito ang isang problema sa pinakamahusay na paraan, ngunit kapag ang data at mga kalkulasyon na kinakailangan kung minsan ay may posibilidad na infinity, kailangan mong gumamit ng isa pang diskarte at kung ano ang mas mahusay kaysa sa nagkakamali ang makina at natututo nang mag-isa . Para dito sila ay ginawa heuristic na mga desisyon na naglalayong bigyan ang software ng kakayahang gumawa ng mga desisyon sa pamamagitan ng intuwisyon . Ito ay isang bagay na katulad ng heuristic na paghahanap ng isang antivirus, posible na ang isang file ay nagpapakita ng mga anomalya na nangangahulugan na, bagama't hindi ito lumilitaw bilang isang nahawaang file kumpara sa isa pang nahawahan, ginagawa nitong isipin ng aming antivirus software na maaari itong maging at nag-iimbak. nasa quarantine ito. Sa maikling sabi, tinuturuan namin ang software na magpasya para sa sarili nito , at bagama't ito ay mali-mali sa simula, sinasabi sa atin ng mga istatistika na unti-unti itong magiging kasing epektibo ng isang tao sa paggawa ng mga desisyon.
Ang mga algorithm ng Machine Learning ay idinisenyo upang iyon na may mas kaunting mga mapagkukunan, maraming dami ng data ang naproseso, at matuto nang mag-isa, isang bagay na katulad ng ginagawa ng WOPR machine sa War Games movie.
Mahalagang maunawaan ang konseptong ito upang masabi iyon Nag-innovate ang Apple gamit ang bagong iPhone 11 . Nag-innovate siya sa paraan ng pagpapatupad ng artificial intelligence sa photography. Maaaring sabihin ng isang tao na ang apple ay hindi ang unang kumpanya na nagpatupad ng ML sa photographic treatment nito, at sumasang-ayon kami doon, ngunit ito ang unang nagpatupad nito tulad ng ginawa nito, nagtatrabaho sa isang malaking bilang ng mga larawan sa real time, bago at pagkatapos pindutin ang shutter. Mula sa lahat ng ito ay lumitaw na ito ay kinakailangan upang ipatupad ang isang napakalaking processor A13 Bionic , na kayang tiisin ang mga ito walang katapusang mga kalkulasyon at sa pinakamababang oras . Para sa kadahilanang ito, at hindi para sa iba pang hindi malinaw na mga kadahilanan, ang isang iPhone XS ay hindi makakapagsagawa ng night mode dahil wala itong antas ng pagpapatakbo sa A12 Bionic processor nito.
Gaya ng laging nangyayari, sa pangunahing tono noong Setyembre 10, nagkamali ang Apple sa kahinhinan at hindi ipinaliwanag nang husto kung paano gumagana ang pinakamainam na processor ng A13 Bionic. Ang isang malakas na processor mismo ay hindi nagdaragdag ng halaga sa isang aparato, at hindi rin gumagawa ng mahusay na mga algorithm kung walang malupit na puwersa upang ilipat ito. Ngunit gaya ng laging nangyayari, at narito ang patunay, Nagawa ng Apple na ganap na pagsamahin ang hardware sa software nito . Ang isang processor na tulad ng nilikha ng Apple ay hindi dapat ibenta para sa bilang ng mga operasyon na kaya nitong gawin, ngunit para sa kung paano ito isinasama sa software na kailangan nitong ilipat. Muli ay ipinakita ang ganap na karunungan ng kompanya mula sa makagat na mansanas sa pagsasanib ng hardware at software.
Kaya naman naniniwala kami na muli naming masasabi iyon nang malakas Nag-innovate ang Apple sa kung paano nito ginagawa ang mga bagay , nag-imbento ng mga algorithm na para sa mga karaniwang processor ay imposibleng maisakatuparan. Ang custom na pagdidisenyo ng isang bagong processor upang suportahan ang mga bilis ng pagkalkula ay simpleng engineering mastery.
