Turi Create: Apples Machine-Learning-Framework wird Open Source
Das Framework soll den Einsatz von maschinellem Lernen vereinfachen, unter anderem zur Erkennung von Objekten auf Bildern – aber auch zur Analyse von Texten und Daten aus Bewegungssensoren.
Mit Turi sollen sich etwa Bildinhalte analysieren lassen.
(Bild: Turi/Apple)
Apple hat Turi Create, ein Framework für Machine Learning (ML), im eigenen Github-Verzeichnis quelloffen zum Download bereitgestellt. Turi soll den Einsatz von eigenen Maschinenlernmodellen vereinfachen, erklärt das Unternehmen, man müsse kein Machine-Learning-Experte sein, um Funktionen wie Objekterkennung und Empfehlungen in Apps integrieren zu können – das Framework sei auf Aktionen statt auf Algorithmen ausgelegt.
Turi zur Arbeit mit Bildern, Texten und Sensordaten gedacht
Turi Create unterstützt sowohl die Arbeit mit Texten, Bildern, Videos, Audioinhalten als auch Sensordaten und ist für den Einsatz in iOS-, macOS-, tvOS- und watchOS-Apps im Zusammenspiel mit Apples Machine-Learning-Framework Core ML gedacht. Mit Turi lassen sich etwa Systeme für persönliche Empfehlungen erstellen, ähnliche Bilder auffinden und Objekte auf Fotos erkennen.
(Bild: Screenshot)
Als unterstützte Plattformen werden neben macOS (ab 10.12 Sierra) auch Linux (mit glibc ab 2.12) sowie Windows 10 (über das Windows Subsystem for Linux) aufgeführt. Voraussetzung ist ein x86-Prozessor mit 64-Bit und Python 2.7 – die Unterstützung für 3.5 folge in Kürze.
Apple kaufte den KI-Spezialisten Turi im vergangenen Jahr
Turi Create stammt aus der Übernahme der Firma Turi, die Apple im vergangen Jahr für angeblich 200 Millionen Dollar übernommen hat. Damit zählt Turi zu Apples größeren Zukäufen in den letzten Jahren. Turi forschte an Künstlicher Intelligenz und hatte sich darauf spezialisiert, Muster in Nutzungsdaten von Kunden zu finden und Betrugsversuche aufzudecken. Aus der Übernahme ist eine neue Machine Learning Division bei Apple hervorgegangen.
Um maschinelles Lernen lokal auf dem iPhone zu ermöglichen, erstellt iOS im Laufe der Zeit einen rund 200 MByte großen Cache mit persönlichen Informationen über den Nutzer, wie Apple im vergangenen Jahr erstmals mitteilte. Diese Datenbank enthält etwa Informationen über die App-Nutzung und Interaktionen mit Kontakten (lbe)
