最近闲下来了，准备了解一下时下火热的AI行情。翻看了很多入门指导以及iOS与AI相关的文章之后，决定从苹果的ML入手。先熟悉Create ML、Core ML，跑一跑Demo有个大概概念之后，再根据需要学习机器学习和深度学习理论知识。
首先通过苹果开发者官网熟悉一下关于Create ML的介绍和用法，然后就开始按照教程动手实现一个图片分类器（Image Classification ）。这部分很顺利，创建训练模型的macOS playground、下载训练图片和验证图片、开始训练和验证、导出model、创建iOS app导入model、拍照或者从相册选择验证图片使用model验证。
1. 图片分类器运行效果
图片分类器算是照葫芦画瓢实现了。我从百度上找了关于猫、狗、大象、豹子、狮子、老虎各十多张图片。第一次运行时，model的验证准确率只有88%，但是使用测试图片拖拽到storyboard测试结果的正确率为98%。
2. 图片识别器测试结果
大概看了一下提高识别准确率的指导，试着改了一下最大迭代数和旋转等参数，结果准确率没有提升反而降低了...
算了，第一天的入门就先到这里吧，算是尝到了一点iOS AI的甜头。苹果这个平台对开发者还是很友好的，封装了很多底层的无关或者较复杂的内容，整合到XCode中，让开发者可以专心使用Swift+XCode即可实现强大的功能。这样一来，iOS开发者也能很轻易的涉足人工智能领域。当然，想更深入的话，相信还是要学习机器学习等专业知识的。
参考：
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