title: Core ML 機器學習框架是什麼？ --- **摘要** 今年 WWDC 2017 蘋果推出第一個可以在所有的蘋果裝置 (包和 iOS、watchOS、macOS 及 tvOS) 上運行的機器學習框架 (Machine Learning Framework) 「Core ML」，藉由 Core ML 的幫助可以讓這些輕量級裝置具備人工智慧運算能力。接下來我們就來研究一下 Core ML 究竟是什麼吧！ **Category** - [科技](https://www.soft4fun.net/category/tech) **Tag** - [AI](https://www.soft4fun.net/tag/ai) - [Apple](https://www.soft4fun.net/tag/apple) - [Core ML](https://www.soft4fun.net/tag/core-ml) - [Deep Learning](https://www.soft4fun.net/tag/deep-learning) - [Machine learning](https://www.soft4fun.net/tag/machine-learning) - [WWDC](https://www.soft4fun.net/tag/wwdc) - [WWDC-2017](https://www.soft4fun.net/tag/wwdc-2017) - [人工智慧](https://www.soft4fun.net/tag/%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7) - [機器學習](https://www.soft4fun.net/tag/%e6%a9%9f%e5%99%a8%e5%ad%b8%e7%bf%92) - [深度學習](https://www.soft4fun.net/tag/%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%b8%e7%bf%92) - [蘋果](https://www.soft4fun.net/tag/%e8%98%8b%e6%9e%9c) **圖片清單** - ![core-ml](https://cf.img.soft4fun.net/2017/06/core-ml.png "core-ml") - ![Core ML 機器學習框架是什麼？ core-ml-overview](https://www.soft4fun.net/wp-content/uploads/2017/06/core-ml-overview.png "Core ML 機器學習框架是什麼？ core-ml-overview") - ![Core ML 機器學習框架是什麼？ deep-network](https://www.soft4fun.net/wp-content/uploads/2017/06/deep-network.jpg "Core ML 機器學習框架是什麼？ deep-network") - ![Core ML 機器學習框架是什麼？ core-ml-overview-2](https://www.soft4fun.net/wp-content/uploads/2017/06/core-ml-overview-2.png "Core ML 機器學習框架是什麼？ core-ml-overview-2") --- 今年 WWDC 2017 蘋果推出第一個可以在所有的蘋果裝置 (包和 iOS、watchOS、macOS 及 tvOS) 上運行的**機器學習框架 (Machine Learning Framework)** 「**Core ML**」，藉由 Core ML 的幫助可以讓這些輕量級裝置具備人工智慧運算能力。接下來我們就來研究一下 Core ML 究竟是什麼吧！ #### 什麼是 Core ML？ **Core ML** 是蘋果在 WWDC 2017 發表的機器學習框架 (Machine Learning Framework)，開發人員可以藉由 Core ML 的輔助，快速將已完成訓練的機器學習模型 (model) 整合進 app 中，讓 app 也能具備人工智慧的學習及預測能力。 ![Core ML 機器學習框架是什麼？ core-ml-overview](https://www.soft4fun.net/wp-content/uploads/2017/06/core-ml-overview.png "Core ML 機器學習框架是什麼？ core-ml-overview") Core ML 可以視為是整個神經網路學習系統的子集功能。在完整的神經網路學習系統建立流程中，需要藉由大量的資料來訓練、評估、調整及驗證模型，最後才將可用的模型交給機器學習引擎運作，而這些階段需要巨量的資料及 (長時間的) 運算能力，因此 Core ML 的工作就是利用已經完成訓練的模型，並且利用裝置的 CPU 及 GPU，以盡可能最小的記憶體占用以及功耗最大化運算效能及效率，。 Core ML 支援多種機器學習模型，包含： - 神經網路 - 組合樹 - 支援向量機 (SVM) - 正規化線性模型 - 特徵工程 - 管道模型 | 預測模型分類 | 支援模型種類 | 支援工具 | | --- | --- | --- | | 神經網路 | Feedforward, convolutional, recurrent | Caffe Keras 1.2.2 | | 組合樹 | Random forests, boosted trees, decision trees | scikit-learn 0.18 XGBoost 0.6 | | 支援向量機 (SVM) | Scalar regression, multiclass classification | scikit-learn 0.18 LIBSVM 3.22 | | 正規化線性模型 | Linear regression, logistic regression | scikit-learn 0.18 | | 特徵工程 | Sparse vectorization, dense vectorization, categorical processing | scikit-learn 0.18 | | 管道模型 | Sequentially chained models | scikit-learn 0.18 | 由於 Core ML 本身不具備建模能力，因此蘋果也提供了模型轉換工具，能將使用如 Caffe、Keras、scikit-learn、XGBoost 及 LIBSVM等建立的模型轉換為 Core ML 可是別的模型檔案格式。 此外，由於裝置效能及可用性的限制，Core ML 可建立的深度學習網路最高只達 30 層，但是以行動裝置的應用面和處理速度來說，30 層的深度學習網路已經相當足夠。 ![Core ML 機器學習框架是什麼？ deep-network](https://www.soft4fun.net/wp-content/uploads/2017/06/deep-network.jpg "Core ML 機器學習框架是什麼？ deep-network") #### Core ML 架構 由下方 Core ML 架構圖可以看出蘋果已經針對目前第一階段的規劃，在 Core ML 中提供三個應用領域的框架支援，包含用於高效能圖片、影片分析的 **Vison**，用於協助自然語言處理的 **Fundation** 以及讓遊戲開發商可以在遊戲中導入人工智慧的 **GameplayKit**等三大應用框架。 而 Core ML 的底層也建構於 **Accelerate** －一個針對大型矩陣、數位訊號、影像及大數運算的框架，以及 **BNNS (Basic Nural Network Subroutine)**－用於實作及執行類神經網路相關功能的程式集。 **![Core ML 機器學習框架是什麼？ core-ml-overview-2](https://www.soft4fun.net/wp-content/uploads/2017/06/core-ml-overview-2.png "Core ML 機器學習框架是什麼？ core-ml-overview-2")** 目前蘋果也提供四個已轉換為 Core ML 的模型提供下載，如果您是開發人員想要先嘗試實作 Core ML 技術，可以下載這些模型實作： 1. Places205-GoogLeNet 2. ResNet50 3. Inception v3 4. VGG16 參考內容：[Apple Machine Learning](https://developer.apple.com/machine-learning/) #### 更多AI相關報導 - [Google Home MCP 開放測試：Claude、OpenClaw 可查家庭紀錄並控制智 裝置](https://www.soft4fun.net/tech/news/google-home-mcp-ai-agents.htm) - [OpenAI 布模型偏離通報框架： 起案例 括隱瞞錯誤、 用 API 金鑰與越權傳檔](https://www.soft4fun.net/tech/news/openai-model-misalignment-reporting-framework.htm) - [Anthropic 合併 Claude Chat 與 Cowork：Claude Docs、Slides 直接在對話中 同編輯](https://www.soft4fun.net/tech/news/claude-one-interface-docs-slides.htm) - [Google 發布 Gemini 3.8 Live：語音對語音指數 82.6 登頂，邊說邊推理與呼叫工 ](https://www.soft4fun.net/tech/news/google-gemini-3-8-live-voice-ai.htm) - [Firefox Smart Window 導 Mistral Small 4：可切換三款模型，零保留但非 程本機](https://www.soft4fun.net/tech/news/firefox-smart-window-mistral-small-4.htm) #### 更多Apple相關報導 - [洛 希德馬丁 布AGM-158 FLEX模組化飛彈架構 一套系統打通空海陸多平台發射](https://www.soft4fun.net/tech/news/lockheed-martin-agm-158-flex-modular-missile.htm) - [蓋茲基金會 年投 至少 10 億美 ：讓 AI 補語言、醫療與教育落差](https://www.soft4fun.net/tech/news/gates-foundation-ai-equity-billion.htm) - [iOS 27 可以更新了！效能最高提升80%、Siri AI 面進化、新功能 面看](https://www.soft4fun.net/tech/news/ios-27-siri-ai-liquid-glass-release.htm) - [iPhone 18 Pro / Pro Max 發表：A20 Pro 晶片 2 奈米製程、可變 圈相機首登場，售價 44,900 起](https://www.soft4fun.net/tech/news/iphone-18-pro-a20-pro-variable-aperture-2026.htm) - [AirPods 5 發表：主動降噪首度下放開放式耳型，4,490 起、比前代更便宜](https://www.soft4fun.net/tech/news/airpods-5-active-noise-cancellation-2026.htm)