Команда Apple и IBM Watson для корпоративного мобильного машинного обучения

Новые возможности мобильного машинного обучения появляются на устройствах Apple благодаря IBM Watson и Apple Core ML.

Под руководством генерального директора Тима Кука Apple стремилась получить еще больший кусок корпоративного пирога. В прошлом году мы познакомились с технологическим гигантом, партнером GE, который представил возможности промышленного прогнозирования и аналитики платформы Predix IIoT для iOS от Apple.

Но в последние несколько лет Apple также углубляла и расширяла свои связи с IBM. Когда две компании объявили о своем стратегическом партнерстве в 2014 году, Тим Кук и генеральный директор IBM Вирджиния Рометти заявили, что «Apple и IBM похожи на кусочки головоломки, которые идеально подходят друг к другу».

По соглашению IBM изначально перевела более 150 своих корпоративных ИТ-приложений и инструментов на платформы Apple, а IBM продала iPhone и iPad своим бизнес-клиентам по всему миру. Что особенно важно, это дало Apple доступ к бизнес-вертикалям, в которых Microsoft исторически доминировала.

Теперь дуэт добавил к партнерству машинное обучение, объединив IBM Watson с Apple Core ML, чтобы привнести новые идеи искусственного интеллекта в бизнес-приложения на устройствах Apple.

Мобильное машинное обучение Watson +

Ранее на этой неделе мы сообщали о новом искусственном интеллекте Watson Assistant от IBM, и в этом последнем анонсе Apple говорится о расширении возможностей Watson. Инициатива принесет пользу классу продуктов, исчисляемым сотнями, созданных в результате сотрудничества на данный момент - в области финансов, страхования, энергетики, производства, авиации и т. Д.

Используя новую технологию, заказчики могут создавать модели машинного обучения с помощью IBM Watson (облачная платформа искусственного интеллекта для бизнеса) и обучать их, используя собственные отраслевые данные. Это включает в себя возможность создавать различные модели машинного обучения, сравнивать результаты и проводить автоматизированные эксперименты, выявляя закономерности и собирая аналитические данные для более быстрого принятия решений.

Машинное обучение реализовано с помощью инструментов визуального моделирования IBM Watson, таких как PixieDust и Brunel, но есть поддержка записных книжек Jupyter с Python, R и Scala, а также RStudio с открытым исходным кодом. Затем он конвертируется в Apple Core ML для интеграции с Apple-совместимыми приложениями.

Одно из таких приложений машинного обучения позволяет камерам iPhone получать доступ к функциям распознавания изображений Watson. Пользователи могут идентифицировать и классифицировать контент, прежде чем анализировать его для извлечения подробной информации. Эта возможность может встряхнуть рабочие процессы в промышленности, логистике и здравоохранении.

Алгоритм машинного обучения со временем будет совершенствоваться, поскольку приложения будут передавать данные обратно в Watson в облаке. Махмуд Нагшинех, генеральный менеджер IBM Partnerships and Alliance, объяснил через TechCrunch:

Интернет бизнеса говорит

Предоставляя подобные автоматизированные интеллектуальные приложения корпоративным работникам через их iPhone или iPad, IBM и Apple создают более информированный и мобильный персонал. Это может повысить уровень эффективности, сотрудничества и принятия решений.

Хотя две компании могут показаться маловероятными соратниками, аналогия с «кусочком пазла» была правдой. Объединение дизайна и опыта UX, основанного на десятилетиях потребительского опыта Apple, с ИТ-опытом и вертикальной пользовательской базой IBM, создает силы, способные взломать твердыню Microsoft на деловой арене.