Core ML：Apple 开发的用于 iOS 和 macOS 设备的机器学习框架，是用 Objective-C 编写的。(bcor基因突变的意义)

Core ML 是苹果公司开发的一款机器学习框架，用于在 iOS 和 macOS 设备上运行机器学习模型。它使用 Objective-C 语言编写，旨在让开发者能够在移动和桌面应用程序中轻松集成机器学习功能。

Core ML 的优点

Core ML 提供以下优势：

• 高效：Core ML 利用设备的硬件加速功能，例如 APPle 的 Neural Engine，以实现高性能机器学习。
• 易于使用：Core ML 具有直观且可访问的 API，即使是初学者也能轻松使用。
• 集成度高：Core ML 可以与 Swift 和 Objective-C 等苹果平台的原生编程语言无缝集成。
• 广泛的模型支持：Core ML 支持各种机器学习模型类型，包括图像识别、自然语言处理和预测分析。
• 安全：Core ML 将机器学习模型存储在沙箱环境中，确保应用程序和用户数据的安全。

Core ML 的工作原理

Core ML 通过以下过程在设备上运行机器学习模型：

1. 模型编译：Core ML 将机器学习模型编译成一种设备特定的格式，以优化性能。
2. 模型加载：应用程序将编译后的模型加载到内存中。
3. 模型评估：应用程序使用输入数据对机器学习模型进行评估。
4. 预测：模型基于输入数据生成预测，例如分类或回归结果。

使用 Core ML 的示例

以下是一些使用 Core ML 构建机器学习应用程序的示例：

• 图像识别：Core ML 可用于构建图像识别应用程序，例如物体检测、面部识别和场景分类。

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