Apple als neuer “Big Player” im Machine Learning Markt?

Core ML: Machine Learning auf Apple Devices

Auf der WWDC am 05.06.2017 kündigte Apple mit Core ML ein eigenes Machine Learning Framework an, welches Entwicklern erlaubt, entsprechende Funktionalität in ihre Applikationen zu integrieren – ohne dabei auf externe APIs zugreifen zu müssen.

Highlights

Wie in jedem Jahr begrüßte Tim Cook die Entwicklergemeinschaft in Rahmen der Apple WWDC 2017 in San Jose mit neuen Ankündigungen, insbesondere rund um Apples Betriebssysteme und Hardware-Neuerungen. Neben den vieldiskutierten HomePods, neuen iMacs und Updates der verschiedenen Betriebssysteme aller Apple Devices waren es für uns genau zwei Dinge, die aus unserer Sicht die eigentlichen Highlights der Konferenz waren:

  • ARKit – Apples Augmented Reality Developer Kit
  • Core ML – Machine Learning APIs auf Apple Devices

Während mit dem ARKit nun vermutlich so richtig “Drive” in die Entwicklung von Augmented Reality Anwendungen kommt, bietet Apple mit Core ML den Grundstein für Machine Learning direkt auf Apple Devices – lokal, offlinefähig, ohne die Anbindung externer Services. Kann sich Apple damit zu einem “Big Player” in diesem Markt etablieren?

Weshalb wir von Core ML begeistert sind

Mit Core ML hat Apple sein eigenes Machine Learning Framework vorgestellt. Im Vergleich zu den anderen Herstellern wie IBM, Google oder Microsoft ist Core ML Teil des jeweiligen Betriebssystems (macOS, iOS, watchOS, tvOS). Anfragen an die Machine Learning Funktionalität werden also intern verarbeitet, nicht durch Aufruf externer APIs. Dadurch bleiben die Daten auf dem Geräte und müssen nicht an Apple-Server geschickt werden. Gerade in Deutschland ein gerngesehener Vorteil. Das Framework ist sehr leichtgewichtig und optimiert, so dass entsprechende Funktionalität sogar auf der Apple Watch reibungslos läuft, wie das mit watchOS 4 mitgelieferte Siri ML Watchface beweist.

 

Quelle: WWDC17, 710: Core ML in depth

Wenn es um negative Apskete der Apple Philosophie geht, denken viele gleich an die geschlossenen Systeme. Das Core ML Framework ist kein geschlossenes System, d.h. Entwickler und Architekten, die sich mit Machine Learning befassen, können ihre Modelle in ihrer gewohnten Umgebung entwickeln und in ihre Applikationen integrieren. Durch die Offenheit des Frameworks richtet sich Core ML an die Gesamtheit der Entwickler-Community.

 

Quelle: WWDC17, 710: Core ML in depth

 

Die Idee hinter Apples Architekturansatz finden wir mehr als spannend. Als erster großer Big Player wagt Apple den Schritt in Richtung Verarbeitung von Machine Learning Funktionalität auf dem Device selbst. Als erfahrene Consultants in diesem Bereich sehen wir darin ganz viel Potential – aber auch ein kleines Risiko.

Wir freuen uns darauf, selbst erste Kundenprojekte mit Core ML erfolgreich abzuschließen und empfehlen allen unseren Kunden, die sich derzeit mit Machine Learning beschäftigen, sich die Ankündigung von Core ML genauer anzuschauen. Mit unserer langjährigen Expertise sind wir der richtige Ansprechpartner – von Machine Learning auf der Watch bis hin zum Mainframe.

Ihr Ansprechpartner

   Joachim Gucker
   CEO
   +49 89 32468-190
   joachim.gucker@ars.de

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