iOS MachineLearning 系列（19）—— 分析文本中的问题答案本篇文章将介绍Apple官方推荐的唯一的一个文本处理模型：BERT-SQuAD。此模型用来分析一段文本，并根据提供的问题在文本中寻找答案。需要注意，BERT...

iOS MachineLearning 系列（18）—— PoseNet，DeeplabV3与FCRN-DepthPrediction模型本篇文章将再介绍三个官方的CoreML模型：PoseNet，DeeplabV3和FCRN-Dep...

iOS MachineLearning 系列（17）—— 几个常用的对象识别 CoreML 模型上一篇文章中，我们介绍了几个官方的图片分类的模型，图片分类模型的应用场景在于将图片中最主要的事物进行识别，在已有的词库中找到最可能得事物。...

iOS MachineLearning 系列（16）—— 几个常用的图片分类CoreML模型在本系列的前面文章中，有介绍使用Vision框架中的VNClassifyImageRequest进行图片物体识别。Apple也推荐了几个常用的...

iOS MachineLearning 系列（15）—— 可进行个性化更新的CoreML模型上一篇文章，介绍了使用官方提供的CoreML模型来实现手写数字识别。其实，更多时候我们需要一个更加个性化的模型，对于手写图像来说，每个人的写法...

iOS MachineLearning 系列（14）—— 使用官方模型进行预测本系列的前面文章，详细介绍了iOS原生框架中提供的与AI相关的API的使用，使用这些API基本可以满足大多视觉，文字，语音等通用化的AI需求。但是这些API...

iOS MachineLearning 系列（13）—— 语音与音频相关的AI能力在语音分析方面，iOS中提供了原生的Speech框架，这个框架可以实时的将语音解析成文本。这个能力非常强大，使用它我们可以实现类似实时翻译的功能。对于非...

iOS MachineLearning 系列（12）—— 自然语言之词句相似性分析本篇文章将介绍如何使用NaturalLanguage框架来对词句的相似性进行分析。文本相似性的分析在实际开发中应用很多，比如我们可以通过查找与用户输入相...

iOS MachineLearning 系列（11）—— 自然语言识别与单词分析在上一篇文章中，我们介绍了使用NaturalLanguage框架来进行自然语言的拆解，可以将一段文本按照单词，句子或段落的模式进行拆解。并且，在进行拆解时...

iOS MachineLearning 系列（10）—— 自然语言分析之文本拆解本系列的前几篇文章介绍了iOS中有关图像和视频处理的API，视觉处理主要有Vision框架负责，本篇起，将介绍在iOS中Machine Learning领...