iOS11系统Core ML 的文档翻译

　　所谓已训练模型 （trained model），指的是对一组训练数据应用了某个机器学习算法后，所生成的一组结果。举个例子，通过某个地区的历史房价来训练出一个模型，那么只要指定房间有几卧几卫，就有可能对未来该房间的房价做出预测。

　　Core ML 是领域特定 （domain-specific） 框架和功能的基础所在。Core ML 为 Vision提供了图像处理的支持，为 Foundation提供了自然语言处理的支持（例如 NSLinguisticTagger类），为 GameplayKit提供了对学习决策树 （learned decision tree） 进行分析的支持。Core ML 本身是基于底层基本类型而建立的，包括Accelerate、BNNS以及 Metal Performance Shaders等。

　　Core ML 针对设备的性能进行了优化，最大限度地减少内存占用和功耗。通过在设备上运行的严格要求，不仅保护了用户数据隐私，而且当网络连接丢失的时候，还能够保证应用能正常工作和响应。

　　获取 Core ML 模型

　　获取 Core ML 模型，以便能在您的应用当中使用。

　　Core ML 支持多种机器学习模型，其中包括了神经网络 （Neural Network）、组合树 （Tree Ensemble）、支持向量机 （Support Vector Machine） 以及广义线性模型 （Generalized Linear Model）。Core ML 的运行需要使用 Core ML 模型格式（也就是以 .mlmodel 扩展名结尾的模型）。

　　Apple 提供了一些常见的开源模型供大家使用，这些模型已经使用了 Core ML 模型格式。您可以自行下载这些模型，然后就可以开始在应用中使用它们了。此外，其他的研究机构和大学都发布了不少机器学习模型和训练数据，这些往往都不是以 Core ML 模型格式发布出来的。如果您打算使用这些模型的话，需要对它们进行转换，具体内容详见「将已训练模型转换为 Core ML」。

　　将 Core ML 模型集成到应用中

　　向应用中添加一个简单的模型，然后向模型中传入输入数据，并对模型的预测值进行处理。

　　点击此处下载示例应用。